機(jī)載激光雷達(dá)點云濾波算法研究.pdf

1、近年來隨著機(jī)載激光LiDAR數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的不斷成熟，在測繪、電力、交通、林業(yè)等行業(yè)上得到了廣泛應(yīng)用，社會需求也日益增強(qiáng)。機(jī)載激光LiDAR的數(shù)據(jù)處理是該系統(tǒng)的重要組成部分，約占整個LiDAR工作項目時間的80%，其中點云濾波獲取DEM是最基本的數(shù)據(jù)處理工作，對后續(xù)數(shù)字3D產(chǎn)品的生產(chǎn)和應(yīng)用起到關(guān)鍵的作用，因此點云濾波成為了LiDAR系統(tǒng)研究的一個重要的課題方向。目前LiDAR濾波研究重點在于如何通過計算機(jī)較少的人工干預(yù)提高濾波精度和較好的

2、保留關(guān)鍵的地形特征，以及如何實現(xiàn)沒有或較少的參數(shù)輸入實現(xiàn)自動化濾波。針對這種情況，本文主要的工作和創(chuàng)新點如下：
　　1．點云濾波算法實現(xiàn)機(jī)理的研究
　　在以往的相關(guān)文章中很少介紹實現(xiàn)濾波算法的前題條件，在本文的研究現(xiàn)狀中，詳細(xì)的分析和介紹了當(dāng)前濾波算法的實現(xiàn)機(jī)理和前提假設(shè)條件，同時也總結(jié)了當(dāng)前濾波算法主要的數(shù)據(jù)處理軟件和研究機(jī)構(gòu)，這為以后濾波算法的研究提供了更多的理論基礎(chǔ)和資源。
　　2．現(xiàn)有點云濾波算法比較的研究

3、r>　　研究濾波算法就要先研究現(xiàn)有濾波算法的特點，這有利于改進(jìn)和創(chuàng)新算法。在本文首先對濾波算法的濾波精度評定方法做了歸納和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上選取了12種當(dāng)前主流的濾波算法進(jìn)行了比較和分析。針對當(dāng)前算法大多不具有普適性的特點，這里創(chuàng)新的將15組實驗數(shù)據(jù)分成了三組：粗糙的斜坡和密集植被區(qū)域；相對平坦的城區(qū)區(qū)域；不連續(xù)的地表和粗糙地形區(qū)域。通過分組實驗可以直觀的反映當(dāng)前濾波算法的特點以及所存在的不足。
　　3．一種改善的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)點云濾波

4、算法的研究
　　數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論成熟，效率高，在機(jī)載LiDAR濾波算法中占據(jù)了重要的地位。在本文中在分析了現(xiàn)有數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波算法所存在的不足基礎(chǔ)上，提出了基于形態(tài)學(xué)理論和TPS模型的點云濾波。該方法的特點在于不是直接用形態(tài)學(xué)直接得到最終的DEM成果，而是首先通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)得到近似的DEM，在得到近似DEM過程中引入了對河水或湖泊造成點云大面積空洞的修復(fù)技術(shù)，這種修復(fù)技術(shù)可以明顯的減少對最終點云分類的影響。在對最終原始點云分類的過程中

5、，引入了TPS變形模型，TPS相對于其它的插值方法具有反映高程異常變化的物理特性，具有光滑、連續(xù)、彈性好的特點，而且該方法不需要測量點呈規(guī)則分布，因此較適合離散點云的插值，它能插值出光滑的表面，有利于提高插值精度。在分類過程中對于每個離散點都會根據(jù)近似DEM，利用TPS模型插值出該點的所在地形的坡度以及高程值，從而最終根據(jù)這些綜合因素分類原始點云為地面點和非地面點，通過實驗驗證了該方法不僅有較高的濾波精度和較好的保留地形特征，而且也能輔

6、助人工濾波提高濾波精度。
　　4．非監(jiān)督分類的偏度平衡法濾波方法的研究
　　基于高程的偏度平衡法是典型的非監(jiān)督分類方法，該方法無需參數(shù)輸入，自動完成濾波，它的假設(shè)前提就是地面點服從正態(tài)分布而非地面點會對這種分布進(jìn)行干擾，但基于這種偏度系數(shù)參數(shù)統(tǒng)計的方法有一定的局限性，僅適用于較為平坦的區(qū)域，且假設(shè)建筑物等非地面點均高于地面點,因此對有起伏的城區(qū)，濾波會出現(xiàn)失敗的情況。針對這種情況本文提出了一種改進(jìn)的方法，基于高差的偏度平衡法