基于统计数据选取种子点的 LiDAR点云迭代滤波算法

• 作者: 孙明伟 王博 王树根 王欢 陈奇 靳卫华
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: LiDAR TIN 种子点 低点 滤波
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 6-9,12
• 页数: 5页
• 分类号: P25|TP301.6
• 字数: 2901字
• 语种: 中文

摘要

经典的渐进三角网滤波算法在LiDAR点云数据处理中应用十分广泛，但其滤波精度很大程度上取决于种子点选取的正确率。本文针对这一问题，在渐进三角网加密算法基础上提出了一种基于小格网高程、均方差和点密度统计数据选取种子点的迭代滤波算法。实验结果表明，本文的迭代滤波算法可有效避免低点等非地面点对种子点选取的干扰，且滤波结果生成的DEM精度较高，具有一定的实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树根	武汉大学遥感信息工程学院	37	593	12.0	24.0
2	王博	武汉大学遥感信息工程学院	44	234	7.0	14.0
3	王欢	武汉大学遥感信息工程学院	27	172	8.0	12.0
4	孙明伟	武汉大学遥感信息工程学院	23	122	6.0	10.0
5	陈奇	武汉大学遥感信息工程学院	8	22	3.0	4.0
6	靳卫华	中国石油大学北京油气资源与探测国家重点实验室	1	3	1.0	1.0