车载激光雷达点云下的堤坝自动提取算法：多项式曲线拟合方法

本文探讨了一种创新的堤坝自动提取方法，由唐雪华、姚春静等人在《中国科技论文在线》上发表，他们针对车载激光雷达点云数据进行深入研究。该方法的主要目标是提高堤坝区域地形的自动化提取效率，特别是在处理大规模、高精度的地理信息数据时。研究者利用车载激光雷达技术获取的数据作为源信息，通过对点云数据进行滤波处理，分析其横断面（剖面）的空间几何分布特性。 核心步骤包括：首先，选择沿堤坝方向的特定剖面宽度，将点云数据投影到二维平面上，这样可以简化后续处理。接着，将投影后的点云分割成多个小段，并在每个小段内寻找局部最低点作为种子点，运用最小二乘法求解出代表这些点云趋势的多项式曲线的系数。这种方法强调了对局部几何特征的精确捕捉，以确定潜在的堤坝区域。 通过在荆江大堤的实际应用，该算法展现出显著的效果，能够有效地提取出堤坝点，达到的精度达到了惊人的0.16米，这对于堤坝管理和监测具有很高的实用价值。这项工作不仅体现了摄影测量与遥感技术在地表特征识别中的应用潜力，而且凸显了车载LiDAR（Light Detection and Ranging，激光测距雷达）技术在动态地形分析中的关键作用。 此外，文章还引用了高等学校博士学科点专项科研基金支持，以及作者唐雪华的专业背景——空间关系建模、不确定性模型和行为模式研究，这表明这项研究是在坚实的理论基础之上进行的。这篇文章为堤坝自动化提取领域提供了一个高效且精准的方法，对于提升我国堤坝管理的数字化水平具有重要意义。