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机载LiDAR点云数据抽稀算法研究述评
被引量：
14
1
作者
钱金菊
张昌赛
+1 位作者
王柯
徐博
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第S1期33-35,58,共4页
机载LiDAR技术作为一种全新的遥测技术,可以获取高精度和高密度的三维点云地形数据,它所获取的高密度的点云数据存在数据冗余和数据量庞大等一些问题,造成了存储、后处理(如滤波、分类、特征提取和建模)和显示的不便。因此对点云数据进...
机载LiDAR技术作为一种全新的遥测技术,可以获取高精度和高密度的三维点云地形数据,它所获取的高密度的点云数据存在数据冗余和数据量庞大等一些问题,造成了存储、后处理(如滤波、分类、特征提取和建模)和显示的不便。因此对点云数据进行有效的数据抽稀简化很有必要,抽稀算法需要在数据精度和采样密度之间达到一种最优平衡。本文将现有的LiDAR点云数据抽稀算法概括为随机采样算法、基于高程的算法和基于TIN的算法3类,并分别进行了研究评述,最后探讨了各类方法的优缺点,以为机载点云数据抽稀简化提供参考。
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关键词
LIDAR
点云数据
抽稀简化
精度约束
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题名
机载LiDAR点云数据抽稀算法研究述评
被引量：
14
1
作者
钱金菊
张昌赛
王柯
徐博
机构
广东电网有限责任公司电力科学研究院
中国测绘科学研究院摄影测量与遥感所
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第S1期33-35,58,共4页
基金
国家自然科学基金面上项目(41371406)
南方电网科技专项(GD-KJXM20150903)
文摘
机载LiDAR技术作为一种全新的遥测技术,可以获取高精度和高密度的三维点云地形数据,它所获取的高密度的点云数据存在数据冗余和数据量庞大等一些问题,造成了存储、后处理(如滤波、分类、特征提取和建模)和显示的不便。因此对点云数据进行有效的数据抽稀简化很有必要,抽稀算法需要在数据精度和采样密度之间达到一种最优平衡。本文将现有的LiDAR点云数据抽稀算法概括为随机采样算法、基于高程的算法和基于TIN的算法3类,并分别进行了研究评述,最后探讨了各类方法的优缺点,以为机载点云数据抽稀简化提供参考。
关键词
LIDAR
点云数据
抽稀简化
精度约束
Keywords
LiDAR
point cloud
thinning
precision-constraints
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机载LiDAR点云数据抽稀算法研究述评
钱金菊
张昌赛
王柯
徐博
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017
14
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