機(jī)載LiDAR濾波系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來,機(jī)載激光測距(Light Detect and Range, LiDAR)主動(dòng)遙感技術(shù)以其高空間分辨率、高自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集效率而廣泛應(yīng)用于地形測繪、森林監(jiān)測以及城市建模等多個(gè)領(lǐng)域。但相比于激光雷達(dá)硬件發(fā)展速度,機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的后處理的研究明顯滯后,發(fā)展高效的數(shù)據(jù)分類技術(shù)是目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)與難點(diǎn)。本文根據(jù)機(jī)載 LiDAR數(shù)據(jù)的獲取原理以及特點(diǎn),利用kd_tree對(duì)點(diǎn)云噪聲進(jìn)行剔除,運(yùn)用形態(tài)學(xué)灰度重建對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行初始濾波并融合隨機(jī)森

2、林分類模型與 TIN分層加密算法進(jìn)行濾波質(zhì)量提升。主要工作如下:
　　第一,采用kd_tree結(jié)構(gòu)對(duì)LiDAR進(jìn)行組織以進(jìn)行點(diǎn)云局部鄰域的快速搜索,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)LiDAR點(diǎn)云的極大值、極小值噪聲點(diǎn)的快速剔除。
　　第二,基于形態(tài)學(xué)灰度重建原理對(duì)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行濾波,實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)地面點(diǎn)與非地面點(diǎn)的初始分類,為后續(xù)濾波結(jié)果提升奠定基礎(chǔ)。
　　第三,以LiDAR形態(tài)學(xué)灰度重建結(jié)果為基礎(chǔ),融合隨機(jī)森林分類模型與TIN分層加密