机载LiDAR点云滤波新方法：动态阈值算法

"基于动态阈值的机载LiDAR点云滤波法是一种针对地形起伏较大区域的点云处理技术，旨在提升滤波效果，有效地保留地形特征。该算法通过两阶段滤波策略实现，首先获取地面点，然后根据这些点计算动态阈值进行二次滤波。实验结果显示，与传统算法相比，该方法在减少Ⅰ类误差和总误差方面表现更优，同时能更好地保护地形细节。关键词包括遥感、机载LiDAR、点云、滤波、动态阈值和算法。" 点云滤波是遥感领域中的关键技术，尤其在机载LiDAR（Light Detection and Ranging）数据处理中占有重要地位。LiDAR系统通过发射激光脉冲并测量回波时间来获取地表的高度信息，生成三维点云数据。然而，由于地形复杂性、植被覆盖和设备噪声等因素，原始点云数据往往包含大量无用或错误的点，因此需要滤波算法来清除这些噪声。 基于动态阈值的机载LiDAR点云滤波法，顾名思义，其核心在于动态阈值的设定和应用。传统的滤波算法如RANSAC（Random Sample Consensus）、地面点检测的DTM（Digital Terrain Model）生成等，通常使用固定阈值来区分地面点和非地面点，这在地形变化大的区域可能会导致误判。动态阈值滤波法则试图解决这一问题。 该算法分为两步：首先，进行初次滤波，目的是识别和提取地面点。这一步通常采用诸如平面拟合、局部高度统计等方法，以找到可能的地面点。其次，基于初次滤波得到的地面点，算法会分析不同区域的高差差异，计算出适应各个区域的动态阈值。这是因为地形起伏变化的区域需要不同的阈值来精确分割地面点和非地面点。最后，利用这些动态阈值对原始点云数据进行第二次滤波，从而有效地去除地物点，同时尽可能保留地形特征。 实验结果证明了这种方法的有效性。相比于其他经典算法，动态阈值滤波法在滤波精度上有所提升，表现为Ⅰ类误差和总误差的减小。这表明它在滤除植被、建筑物等非地面目标的同时，能更好地保留地形轮廓和地貌特征，对于地形分析、地表覆盖分类、地形建模等应用具有重要意义。 基于动态阈值的机载LiDAR点云滤波法是一种针对复杂地形的优化解决方案，它结合了点云特性与区域地形特征，提高了滤波的准确性，为遥感和地理信息系统(GIS)的应用提供了更高质量的点云数据。