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题名一种基于高程归一化的组合滤波算法
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作者
龚平祥
吴学群
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机构
昆明理工大学国土资源工程学院
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出处
《桂林理工大学学报》
2025年第4期543-551,共9页
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基金
国家自然科学基金地区基金项目(41961053
41961039)。
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文摘
针对经典算法在处理地形起伏较大及建筑或植被密集等复杂地形区域时滤波效果还有待优化的问题,提出了一种基于改进的渐进加密三角网滤波算法与布料模拟滤波算法相结合的组合算法———基于高程归一化的组合滤波算法。在改进的渐进加密三角网滤波结果基础上,对目标区域建立粗DEM栅格数据,并对该区域点云数据的高程值进行归一化处理,以此消除起伏地形因素对布料模拟滤波的影响来提高算法的滤波精度。以15组典型数据集为研究对象进行滤波实验,结果表明,与CSF和IPTD这两种经典算法相比较,本文算法的Ⅰ、Ⅱ类和总误差平均降低了12.32、15.40和11.90百分点,且总误差明显低于其他7种文献算法,提高了单一算法的滤波精度,达到了较好的滤波效果。
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关键词
点云滤波
高程归一化
改进的渐进加密三角网滤波
致密过滤器
布料模拟滤波
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Keywords
point cloud filtering
elevation normalization
improved progressive triangulated irregular network
densification filter
cloth simulation filter
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分类号
TN958.98
[电子电信]
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题名基于地平拟合改进的激光点云滤波算法
被引量：3
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作者
代震
何荣
白伟森
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机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2023年第5期106-113,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41671057)
河南省科技攻关项目(172102310572)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目(18B420003)
河南理工大学基本科研业务费专项资助项目(NSFRF170909)。
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文摘
针对复杂地形条件下使用传统滤波方法处理激光点云数据时生成的数字高程模型质量较低的问题,提出了一种基于地平拟合和简单形态学(simple morphological filter,SMRF)相结合的点云滤波算法。算法通过SMRF粗滤波生成初始模型,计算原始高程与模型高程差值实现高程归一化;结合渐进移动窗口不断减小的特点,采用地平拟合算法在不同尺寸下构建多个面片集合;利用空间向量后处理,合并过度分割的面片及孤立点,完成地面点云提取。使用ISPRS数据集和实际采集到的点云数据将该算法与4种算法进行比较验证。结果显示,该算法的中误差降低3.3 cm,平均绝对误差降低2.0 cm,与真实地形的相关度达到0.9964,在8组实验区的平均Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总误差分别为2.54%、7.47%和3.06%,滤波精度明显提高。
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关键词
激光雷达
简单形态学滤波
高程归一化
地面平面拟合
空间向量后处理
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Keywords
LiDAR
simple morphological filtering
elevation normalization
ground plane fitting
spatial vector postprocessing
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名顾及地物邻域特征的LiDAR点云布料模拟滤波优化
被引量：9
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作者
宋晨洋
王强
高德涵
庞家颖
吴欣怡
张虎
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机构
天津师范大学地理与环境科学学院
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期51-56,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(No.42001412,No.41971306)
天津市级大学生创新创业训练计划项目(No.202110065115)资助。
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文摘
布料模拟滤波算法在LiDAR点云的地物分离中起到重要作用。但是,此方法得到的地面点云中往往含有残留的非地面点云,导致滤波分类结果不彻底、不准确。本文提出一种顾及地物邻域特征的布料模拟LiDAR点云滤波自动优化算法,可以快速精准地解决这一问题。首先,对LiDAR点云进行布料模拟滤波处理,在其分类结果的基础上对非地面点云进行组件分割,得到具有缓冲区域的一系列点云子集;其次,拟合子集所在地面点云得到主平面,对地面点云进行高程归一化处理;最后,利用第三势差算法对每块地面点云进行滤波优化处理。选取三组有代表性的实验数据进行测试,结果表明:相较于布料模拟滤波算法,本文方法整体精度得到提升,尤其是在布料模拟滤波算法的Ⅱ类误差上有着明显优化效果,Ⅱ类精度平均提升12.3%,可有效解决布料模拟滤波算法分类结果中存在残留的问题。
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关键词
LIDAR点云
布料模拟滤波
组件分割
高程归一化
第三势差
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Keywords
LiDAR point cloud
cloth simulation filter
component segmentation
elevation normalization
third potential difference
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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