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摘要:
传统的线性预测滤波算法将目标点云划分为多个栅格,滤波在每一个栅格内进行,而滤波栅格大小,需要用户手动调整.针对此问题,该文提出一种从机载激光扫描数据中生成数字高程模型(DEM)的有效方法.引入统计学变量——面高程变异系数,刻画地形起伏特征,并建立线性预测滤波算法中栅格大小与面高程变异系数之间的函数关系.最后,利用几组点云数据为研究对象验证该方法的有效性,实验结果表明,该方法能自适应地根据地形的起伏特征调整滤波参数,得到比较理想的地面点数据,最终内插得到高精度的DEM.
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文献信息
篇名 顾及地形起伏特征的线性预测滤波方法
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 机载LiDAR 数字高程模型 点云滤波 线性预测 地形起伏特征
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 技术创新
研究方向 页码范围 158-163
页数 6页 分类号 P283.8
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.01.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙轩 南开大学周恩来政府管理学院 10 27 4.0 5.0
2 唐涛 2 2 1.0 1.0
3 雷婉 1 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机载LiDAR
数字高程模型
点云滤波
线性预测
地形起伏特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
总下载数(次)
36
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