基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

### 基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波 #### 概述 机载LiDAR（Light Detection and Ranging）技术是一种集成激光测距仪、定位定向系统（POS）及数码相机的新型遥感数据采集技术。它可以实时获取高精度的地面三维坐标数据，即三维激光点云数据。这项技术因其高效、低成本及能够大范围覆盖的特点而受到广泛关注，并被广泛应用于多个领域。 然而，原始LiDAR点云数据中包含了大量的非地面点，如建筑物、树木等物体的点云信息，这使得从原始点云数据中提取精确的数字高程模型（DEM）成为一项挑战。因此，如何有效地从LiDAR点云数据中滤除非地面点，从而获得纯净的地面点云数据，成为LiDAR点云数据处理中的关键问题之一。 #### 渐进三角网滤波方法 本研究提出了一种基于渐进三角网（Progressive TIN, PTIN）的机载LiDAR点云数据滤波方法。这种方法旨在提高滤波效果的同时，尽可能保留地形特征，适用于不同类型的地形和地物情况。 #### 方法原理与步骤 **1.1 选取种子点** **区域分块法：** 对原始LiDAR点云数据进行格网化处理，建立格网索引。接着，在每个格网内统计出最低点，并将这些最低点作为种子地面点。种子点的选择对于后续的三角网构建至关重要，它们构成了初始的稀疏三角网的基础。 **1.2 构建初始TIN** 在确定了种子地面点之后，下一步是构建初始的不规则三角网（TIN）。这个过程可以通过多种方法完成，包括但不限于： - **直接连接种子点：**将所有选定的种子点相互连接形成三角形。 - **基于数学形态学算法：**根据地形特征和地物分布，通过数学形态学算法确定最佳的三角网构型。 **1.3 逐步加密TIN** 构建初始TIN后，接下来的目标是通过逐步加密三角网来提取更多的地面点。加密的过程通常包括以下步骤： - **高程排序：**对TIN内的点按照高程进行排序。 - **点的插入与更新：**逐个检查未被标记为地面点的点云数据，如果该点位于现有三角形的垂直投影范围内，并且与三角形顶点之间的高度差小于预设阈值，则将其标记为地面点并加入到TIN中。 - **迭代过程：**重复上述步骤，直到没有新的地面点被加入为止。 #### 实验结果与讨论 为了验证所提出的基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法的有效性，研究人员选取了不同区域的点云数据进行了滤波试验。实验结果显示，该算法能够有效滤除不同尺寸的建筑物、低矮的植被和其他地物，同时较好地保持了地形特征。 相比于其他滤波方法，基于渐进三角网的滤波方法具有以下几个优势： - **更好的地形适应性：**能够更好地适应不同的地形条件，特别是在复杂的地形条件下，如山区或城市区域。 - **较高的滤波效率：**通过对种子点的合理选取和逐步加密TIN的过程，提高了整体滤波效率。 - **良好的地形特征保留能力：**通过保留关键的地形特征点，能够更准确地反映地面的真实状况。 #### 结论 基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法是一种有效的滤波方案。它不仅能够高效地滤除非地面点，还能较好地保留地形特征，适用于多种地形条件下的点云数据处理。随着技术的进步，这一方法有望在未来得到更广泛的应用和发展。