基于置信区间估计的移动曲面滤波算法改进

"本文提出了一种基于置信区间估计理论的改进型移动曲面算法，旨在解决经典移动曲面滤波算法在处理地形数据时存在的粗差问题。通过引入残差、均方根误差和置信概率，该方法能更精确地选择初始种子点，避免因选取最低点而导致的误差。同时，通过格网重叠和分层聚类自适应阈值确定，解决了相邻格网间可能出现的板块化现象，并能有效处理特殊格网的滤波问题。实验表明，改进后的算法在处理粗差地形时，滤波效果优于经典算法。" 在遥感和激光雷达（LiDAR）数据处理领域，移动曲面滤波算法是一种广泛应用的技术，用于从原始数据中提取地表特征，去除噪声。然而，经典移动曲面算法在某些情况下，特别是在存在粗差数据的地形中，由于简单选取网格内的最低点作为地面点，可能导致滤波结果不准确。针对这一问题，研究者提出了一个创新的解决方案。 新算法的核心是基于置信区间估计理论，它利用了残差、均方根误差和置信概率这三个指标来评估和选择最佳的初始种子点。这种方法能够更全面地考虑数据的可靠性，从而提高滤波的准确性。同时，为了解决相邻格网间可能产生的板块化问题，算法采用了格网重叠的方式，使得相邻区域的信息能够相互融合，提高整体滤波的平滑性。 此外，为了处理那些特殊格网，即种子点不足或难以拟合曲面的格网，算法采用了分层聚类自适应阈值确定方法来确定高差阈值。这一步骤能够根据数据特性动态调整阈值，确保在各种复杂情况下都能得到合适的滤波效果。对于那些难以用曲面描述的特殊格网，算法会尝试建立平面模型，并通过设置阈值判断平面是否满足条件，以保证滤波的合理性。 通过定性和定量的实验对比，改进型移动曲面滤波算法在处理具有粗差的地形数据时，显示出了优于经典算法的滤波性能。这一改进对于提高遥感和LiDAR数据处理的精度，尤其是在复杂地形环境中的应用，具有重要的实际意义。该研究为未来进一步优化滤波算法，提升地形数据分析的准确性和鲁棒性提供了新的思路。