机载LiDAR航带重叠区冗余点云去除方法

"一种去除机载LiDAR航带重叠区冗余点云的方法" 本文是一篇关于机载LiDAR技术的论文研究，主要探讨了如何有效地去除航带重叠区域中的冗余点云数据，以提高后续数据处理的效率。机载Light Detection and Ranging (LiDAR)系统在收集高密度地表点云数据时，航带之间的重叠区域往往会产生大量的重复数据，这对数据存储和处理构成了挑战。 作者提出了一种基于点云GPS时间直方图的创新方法来解决这个问题。首先，该方法通过对点云数据构建GPS时间直方图，分析其特征，找出航带重叠区的外包矩形及其包含的所有点云。这一步是识别冗余点云的关键，因为航带重叠部分的点云在GPS时间上会呈现出特定的分布模式。 接下来，考虑到城市环境中高密度点云对于建筑物三维重建的重要性，论文采用滤波分类技术保留这些建筑物点，以确保重建的精度不受影响。这一步骤体现了对关键信息的保护，避免了建筑物点的误删。 最后，对于非建筑物点的重叠区点云，论文采用了格网数据组织策略。通过对每个网格内的点云依据GPS时间直方图进行处理，逐个网格去除冗余的航带点。这种格网化方法有利于局部处理，可以更精确地识别和移除重复点，同时减少对整体数据结构的影响。 实验结果显示，该方法在保持建筑物点云完整性的同时，能够有效地去除航带重叠区域的冗余点，且整个过程无需依赖完整的航迹信息。这一特性使得该方法在实际应用中更具优势，因为它减少了对原始航迹数据的依赖，从而提高了数据处理的效率和便捷性。 这篇论文提出的点云去除方法为处理机载LiDAR数据提供了一种新的思路，对于优化点云数据处理流程、减少计算负担、提升三维重建等任务的效率具有重要意义。通过GPS时间直方图和格网数据组织，该方法有效地解决了航带重叠区的冗余问题，对于进一步提升LiDAR数据处理技术有着积极的推动作用。