机载LiDAR点云数据滤波新方法:无需阈值

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"这篇论文研究了一种无需阈值支持的机载LiDAR点云数据滤波方法,通过引入统计学中的偏度和峰度概念,实现非监督分类,有效地从LiDAR点云生成的DSM中提取DTM。这种方法独立于点云数据的格式和分辨率,具有较好的适应性和精度。" 点云数据滤波是机载LiDAR数据后处理的关键步骤,用于区分地面点和非地面点,以便进一步提取数字表面模型(DSM)中的数字地形模型(DTM)和其他测绘产品。传统的滤波算法,如基于形态学、表面、渐近加密和分割的方法,虽然各有优势,但通常需要设定参数或阈值,如窗口尺寸、坡度、高差等。然而,这些参数的选择对滤波效果有显著影响,且可能因数据特性而异,增加了处理的复杂性。 论文提出的创新点在于,它采用偏度平衡的非监督分类策略,利用统计矩原理,无需预先设定阈值。偏度和峰度是统计学中的两个重要概念,分别衡量数据分布的不对称性和尖峰程度。在点云数据中,地面点往往具有特定的分布模式,而非地面点则可能呈现更复杂的变化。通过分析这些统计特征,算法能够智能地区分地面点和非地面点,从而实现自动化的点云滤波。 实验结果显示,这种方法在实际应用中表现出良好的性能和适应性,能有效应对不同的LiDAR数据格式和分辨率。此外,由于无需人工设定阈值,这种方法降低了人为因素对滤波结果的影响,提高了处理效率和结果的稳定性。这使得该方法对于大规模、高分辨率的LiDAR数据处理尤为有利,有助于推动机载LiDAR数据处理技术的进一步发展和完善。 这项研究为机载LiDAR数据滤波提供了一个新的无阈值方法,它利用了点云数据的内在统计特性,简化了处理流程,增强了滤波的准确性和普适性。这对于提升地形测绘的自动化水平和精度具有重要意义。