粤西高密度山区DEM生产中机载LIDAR点云数据处理方法研究

摘要

针对基础测绘新兴数据源低空机载LIDAR数据处理,提出一种融合形态学自适应分块拟合迭代滤波算法解决粤西高植被覆盖、强遮挡、高密度山区地形场景测绘难题。该算法融合渐进三角网法和形态学法,在粗滤波基础上按照随机采样一致性检测,针对低点、飞点、植被点特定类型增加相应的滤波函数,再利用开发的针对山谷、山脊的工具块进行区域地形高效恢复,最后由作业员精细检查细分,最终获取测区的数字高程模型(DEM)。对测区的生产试验表明,该滤波算法能解决粤西部分高密度地区地形起伏较大、植被高覆盖区域植被点云智能化剥离难题。通过比较渐进三角网法、形态学法和本文采用的方法得到的DEM与RTK采集点比较得到的Z值均方根误差分别为0.1445,0.1438和0.1336m,说明本文方法对于粤西特定山区场景提高DEM质量有很好的优势。