机载LIDAR数据滤波优化与DEM内插网格尺寸选择

随着现代科技的进步，尤其是机载Light Detection and Ranging (LIDAR)技术的快速发展，其在地理信息系统(GIS)中的应用日益广泛，尤其是在数字高程模型(DEM)制作过程中，数据预处理的质量对最终成果的精度和可靠性起着关键作用。本篇首发论文由李英和邓喀中教授共同撰写，他们专注于研究基于机载LIDAR数据的滤波方法及其优化。 滤波是LIDAR数据后处理的第一步，其主要任务是消除噪声、平滑表面、去除异常点等，以便于后续的数据分析和应用。文章深入探讨了三种经典的滤波方法：形态学滤波，基于内插的滤波，以及基于分割的滤波。形态学滤波利用形状信息来处理数据，能有效保留地表特征；内插滤波则是通过计算邻近点的值来估计缺失或不精确的点，常用于噪声减少；而分割滤波则是将数据集分割成若干区域，再分别处理，适用于复杂的地形条件。 然而，每种方法都有其适用场景和局限性。形态学滤波对保持边缘细节有优势，但可能过度平滑；内插滤波在处理连续区域时效果好，但在边界处可能存在误差；分割滤波能更好地应对复杂地形，但处理效率可能较低。因此，作者强调了在实际应用中需根据具体场景灵活选择和调整滤波策略，同时提出应考虑如何结合其他数据源，如卫星遥感或地面调查，以提高滤波效果。 在滤波后的数据基础上，构建DEM是关键步骤。文章特别关注了不同内插格网尺寸对结果的影响。实验结果显示，当格网尺寸与平均点间距相等时，DEM的精度表现最佳。这表明，在保证数据完整性的同时，合理的格网设置对于DEM的生成至关重要。然而，确定最佳网格大小并非固定不变，还需考虑数据分辨率、地形复杂度、处理时间和计算资源等因素。 这篇论文提供了深入研究机载LIDAR数据滤波技术和DEM内插网格尺寸选择的重要见解，对于提升LIDAR数据处理的整体质量和精度具有实践指导意义。未来的研究可以进一步探索更先进的滤波算法和自动化网格选择方法，以适应不断发展的机载LIDAR技术需求。