机载LiDAR点云冗余数据辨识及消除涉及多个核心知识点，包括LiDAR技术基础、点云数据的特点、冗余数据的产生原因、以及消除冗余数据的算法和方法。
机载LiDAR（Light Detection and Ranging）技术是一种利用激光脉冲对目标进行距离测量的遥感技术。它能够采集三维空间中的点云数据，提供精确的地表高程信息。LiDAR系统一般集成激光扫描系统、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS），可高效地进行大面积的地形测绘，生成高精度的地形模型和三维地图。
点云数据是LiDAR系统的核心输出，其密度可达到每平方米20个点甚至更高。点云数据不仅能够提供丰富的地物细节信息，而且具有高精度和高分辨率的特点。然而，点云数据量巨大，尤其是机载LiDAR系统在进行大面积测绘时，会存在大量的冗余数据。
冗余数据的产生有两个主要来源。其一，航带重叠区域的冗余数据。为了保证数据的完整性，机载LiDAR系统在相邻航带之间通常会有10%~30%的旁向重叠。在重叠区域，同一地面点可能会被多次扫描，导致重复的数据记录。这种冗余数据不仅增加了数据量，而且降低了数据处理的效率。其二，来自多次回波的冗余记录。多回波激光雷达可以捕获来自单一激光脉冲的多次回波，这些回波对应地面的多个反射层。在某些情况下，相邻脉冲的回波可能重叠，导致记录重复。这部分冗余数据同样会增加数据量，并可能影响数据处理的效率，特别是在点云空间分布上会造成不均匀性。
为了解决这些问题，研究者提出了两种消冗方法。第一种是基于邻近点的消冗方法，它通过定义并识别“邻近点”，即在不同航带扫描中点间距小于某个阈值的两个点，然后删除其中精度较低的点，以实现对冗余数据的剔除。第二种是基于同名点的消冗方法，这种方法通过比较单束激光脉冲中各次回波间的距离，当距离为零时，意味着后一次回波的数据记录与前一次重叠，应删除后一次的回波数据以去除冗余。
这两类方法的提出与实践，提高了数据处理效率和点云数据的质量。通过实验证明，使用安阳检校场和ISPRS提供的测试数据验证了这些方法的有效性和可行性。
关键词中提到的摄影测量与遥感、冗余、激光雷达、多回波和航带重叠，都是与LiDAR数据处理密切相关的关键领域。中图分类号P23715则指明了该论文所属的专业领域和分类。
通过这篇论文，我们可以了解到机载LiDAR点云冗余数据产生的原因以及减少冗余数据对于提升数据处理效率和精度的重要性。同时，论文中提出的两种消冗方法为处理大规模点云数据提供了有效的解决方案。这些知识点对于从事激光雷达数据处理和应用的专业人员具有重要的参考价值。
