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| LIDAR点云数据全自动滤波算法研究 | |
| 摘 要： | 提出了一种基于移动最小二乘法的点云数据全自动滤波算法,该方法首先对LIDAR点云数据进行合理分块,并建立分块网格的动态四叉树空间索引,便于数据操作和管理.对分块网格中的点云数据利用精简移动最小二乘法拟合出参考地形,将拟合得到的参考地形用于LIDAR点云高程阈值的迭代计算,将每次迭代前后高差小于阈值的点划为地面点,其余点划分为非地面点,迭代运算直至阈值满足要求为止.实验表明,精简移动二乘法效率高,计算量小,并且精度高,适合点云数据DEM(digital elevation model)拟合,利用该算法对LIDAR点云数据进行滤波的速度快、精度高,能够有效地识别地面点和非地面点,并保留地形的细节信息. |
An Automatic Point Clouds Filtering Algorithm Based on Grid Partition and Simplified Moving Least Squares |
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