抗差估计在激光点云平面特征提取中的应用

摘要

针对真实数据场景中点云平面特征提取易受到感兴趣区域外其他地物点云影响,造成拟合平面与实际平面相差较大、地物特征分类精度较低、参考数据可靠性差以及平面形变监测失效等问题,提出一种基于抗差估计的点云平面高精度提取与拟合方法。该方法从随机模型的角度出发,使用权函数以平面拟合残差量重构权阵,新权阵中拟合残差小的点相应权值不变、残差大的点(高程异常点)相应权值变小,以降低甚至去除异常点对平面拟合的影响,从而获得最优的平面特征数据。基于多组数据和模型的实验结果表明:所提方法较好地排除了高程异常点的影响,各组实验拟合RMSE(均方根误差)均减小75%以上,平面提取结果稳定可靠,可为平面结构形变监测提供高精度的基础数据。