机载LiDAR点云数据滤波算法研究

摘要

机载LiDAR点云数据的分类滤波是其数据后处理的重要组成部分,也是后续数字产品生产的基础,因此滤波算法的实践和深入研究具有一定的价值和意义。本文深入分析了机载LiDAR技术的现状和滤波算法的国内外现状、机载LiDAR系统原理、点云数据特点和评判滤波后的误差指标等,以国际摄影测量与遥感协会提供的标准样本点云数据为基础进行滤波算法的研究与分析,并定性和定量分析了滤波算法的效果。本文的研究工作体现在如下:
　　 1、系统阐述了机载LiDAR技术的背景和应用意义、国内外LiDAR点云数据滤波算法的研究现状、机载LiDAR系统原理和组成,总结了LiDAR数据后处理常用软件,论述了机载LiDAR点云数据的特点和处理流程,为试验和后续数据处理提供了理论依据。
　　 2、针对机载LiDAR点云数据的复杂性和离散性等特点,本文研究了数学形态学原理应用于机载LiDAR点云数据的处理,通过算法测试了国际摄影测量与遥感协会提供的标准样本点云数据,研究了数学形态学滤波算法的流程。针对数学形态学中的窗口、格网间距和高差阈值的不同进行了大量的实验。
　　 3、在对机载LiDAR点云数据预处理的基础上,本文探索并实验了顾及因果关系的二维自回归模型算法应用于机载LiDAR点云数据的后处理。