高角算法：地表三维点云去噪与应用研究

本文主要探讨了地表三维点云数据的去噪问题，针对三维扫描地表数据特有的复杂性和精度要求，提出了一种创新的去噪算法——高角算法。高角算法的核心理念是结合高程变化和坡角信息进行分类和综合处理，旨在提高去噪效果并适应各种地形变化，特别是对于矿山这类地表特征显著的环境。 算法首先通过搜索点云中的最小和最大高程，确定高程步长，并在此基础上逐步细分高程层次，形成虚拟网格。在每个层次中，算法会检测相邻层面之间的坡角变化，如果坡角变化超过预设阈值（如案例中取5度），则认为可能存在噪声点，进一步进行水平坐标搜索以确认。这一过程重复进行，直至满足算法条件，或者高程步长达到设定增量（例如0.2米）。 高角算法的优势体现在其灵活性和准确性上。它能自适应地表的高低起伏，有效识别和去除噪声点，从而得到更精确的地表点云模型。此外，相比于传统的去噪方法，高角算法在保持去噪效果的同时，时间消耗更为合理，对于地表测绘行业来说，这是一项实用且高效的数据处理技术。 在论文中，作者通过实际案例研究验证了高角算法的有效性，结果显示该算法不仅能提供高质量的地表数据，还展示了其在测绘领域广泛应用的潜力。因此，高角算法对于提升地表三维数据处理的精度和效率，优化地表测绘工作具有重要的理论和实践意义。 地表三维点云数据的去噪算法研究，特别是高角算法，是当前地表测绘和遥感领域的重要进展，它不仅解决了地表复杂地形下数据处理的问题，也为后续的地表建模、地形分析和地质勘查等工作提供了强有力的技术支撑。随着科技的发展，这种结合地形特征的去噪算法有望在更多相关领域得到应用和发展。