针对浓密植被区域利用ALS数据提取DTM的小波算法研究

摘要

近年来,从航空机载激光雷达(ALS)获取的点云数据中自动提取数字地形模型(DTM)仍然是一个尚待解决的问题.目前已有不少滤波算法可以去除地表物体和异常噪声点并做到自动提取DTM,然而,当测区范围内很少点具有同种形态或同种几何特征时,要分离出裸露地表是比较困难的,特别是在有密集植被覆盖的山坡上,代表地表的激光点经常被认为是地表以下的噪声.为了在这些区域提取地形表面,本文提出了一个新的算法.首先,把点云通过扫描线分割法分成很多剖面,在每一个剖面,一维的滤波程序利用小波理论在检测高频间断点上的优势来检测地面点;随后把各个方向上剖面结合起来后,就产生了一个代表DTM的内插网格数据.把此方法应用到2003年的实验数据中进行处理,结果显示当检测的两个样地都是被大部分植被覆盖的坡面时,可以有效地去掉坡面上的地表物体(例如植被和建筑物),使山体平滑,更加接近真实的地形表面.