基于统计数据选取种子点的 LiDAR点云迭代滤波算法

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机载激光雷达点云数据滤波算法的研究与应用

机载激光雷达点云数据滤波算法的研究与应用机载激光雷达点云数据滤波算法的研究与应用随着航空技术和测绘技术的不断发展，机载激光雷达成为一种重要的航空测绘工具。

机载激光雷达通过往地面发射大量激光脉冲，并接收被地面物体反射回来的激光信号，从而获取地面物体的三维坐标信息，形成点云数据。

然而，由于各种原因的干扰和误差，激光雷达采集的原始点云数据中存在大量噪声和无效点，影响了后续的数据处理和应用。

因此，研究和应用机载激光雷达点云数据滤波算法具有重要的意义。

机载激光雷达点云数据滤波算法的研究主要是对原始点云数据进行一系列的处理和分析，过滤掉噪声点和无效点，提取出地面、建筑物以及其他特定目标的点云。

滤波算法可以分为两大类：基于几何特征的滤波算法和基于统计特征的滤波算法。

基于几何特征的滤波算法主要利用了地面与非地面点的几何特征差异。

其中，最常用的算法是基于地面平面分割的方法。

该方法首先根据点云的高度信息，将点云分为地面点和非地面点两类。

然后，通过拟合地面点的平面模型，识别出地面的点云，进一步进行滤波处理。

除了地面平面分割算法，还有基于高程阈值分割、基于邻域法分割等多种基于几何特征的滤波算法。

基于统计特征的滤波算法则是通过点云内部的统计特征来实现滤波。

其中，最常用的算法是高斯滤波算法。

该算法首先通过计算点云内部点的均值和方差，确定数据的统计分布情况。

然后，根据已知的阈值对点云数据进行滤波，排除掉不符合统计分布规律的点云。

此外，还有基于中位数滤波、基于最小二乘法滤波等多种基于统计特征的滤波算法。

机载激光雷达点云数据滤波算法的应用主要体现在航空测绘领域和地质勘探领域。

在航空测绘领域，通过滤波算法可以将噪声点和无效点过滤掉，提取出地面点云数据，进一步生成高精度的数字地图和三维模型。

在地质勘探领域，点云数据滤波算法可以将地质脉冲反射的点云数据提取出来，从而实现对地下结构的探测和分析。

总之，机载激光雷达点云数据滤波算法在航空测绘和地质勘探等领域具有广泛的应用前景。

基于LiDAR点云数据的滤波分类算法及建筑物重建研究

基于LiDAR点云数据的滤波分类算法及建筑物重建研究第一章绪论1.1 研究背景和意义随着三维地理信息技术的飞速发展，LiDAR技术作为一种主动遥感手段，具有高精度、高效率、高密度的数据获取能力，已经被广泛应用于多个领域，如地形测绘、城市规划、环境监测、林业资源调查等。

特别是在城市环境中，由于建筑物、道路和其他基础设施的复杂性，传统的测量方法往往费时费力。

LiDAR技术通过快速扫描和测距，能够迅速获取大规模、高精度的三维点云数据，为城市建模和其他应用提供了丰富的数据源。

1.2 国内外研究现状及发展动态分析在国内外，LiDAR点云数据处理和分析已经成为一个研究热点。

许多学者和研究机构在点云数据滤波、分类、特征提取、模型重建等方面取得了显著的研究成果。

特别是在滤波分类算法方面，研究者们提出了基于阈值、基于统计学、基于机器学习等多种方法，以提高分类的准确性和效率。

同时，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的点云数据分类和重建方法也展现出强大的潜力。

1.3 研究内容、目的和意义本文旨在深入研究基于LiDAR点云数据的滤波分类算法，并探讨其在建筑物重建中的应用。

通过分析和比较不同的滤波分类算法，本文旨在提出一种或多种能够有效提高点云数据分类准确性和效率的方法。

同时，结合建筑物重建的实际需求，本文将进一步探讨如何利用分类结果提取建筑物的几何和拓扑信息，实现建筑物的三维重建。

本文的研究不仅有助于加深对LiDAR点云数据处理和分析方法的理解，而且为相关领域的研究者和实践者提供了新的视角和方法论。

通过改进现有的滤波分类算法和建筑物重建技术，本文的研究成果有望提高城市三维建模的效率和精度，推动相关领域的技术进步和应用拓展。

第二章LiDAR点云数据获取与预处理2.1 LiDAR系统原理及数据获取LiDAR（Light Detection and Ranging）技术是一种通过测量激光脉冲从发射到返回所需的时间来计算距离的技术。

基于机载LiDAR点云数据滤波方法研究

基于机载LiDAR点云数据滤波方法研究
蔡庆生
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2015(0)2
【摘要】主要针对机载LiDAR点云数据滤波方法展开了研究,通过结合具体的LiDAR应用实例,对点云滤波流程作了详细的阐述,并对滤波实验和算法性能评价作了系统的研究分析,以期能为有关方面的需要提供有益的参考和借鉴.
【总页数】5页(P25-29)
【作者】蔡庆生
【作者单位】佛山市南海区土地测绘所,广东佛山528000
【正文语种】中文
【中图分类】P228.4
【相关文献】
1.一种基于分层自适应移动曲面拟合机载LiDAR 点云数据滤波方法 [J], 邢旭东;吕现福;王旭东;王星晨
2.基于高程统计方法的机载LiDAR点云数据滤波 [J], 龚亮;张永生;施群山;徐国华
3.基于形态学与区域生长的机载LiDAR点云数据滤波 [J], 谷延超;范东明;余彪;张金花
4.基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据滤波r方法探究 [J], 王岩;严勇;陈功军;戚留真
5.滩涂机载LiDAR点云数据滤波方法研究 [J], 郭忠磊; 滕惠忠; 申家双; 李海滨
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一种基于虚拟网格与角度限制的LiDAR点云迭代滤波算法

一种基于虚拟网格与角度限制的LiDAR点云迭代滤波算法周玉娟;陈仁喜;廖敏
【期刊名称】《测绘工程》
【年(卷),期】2013(022)002
【摘要】在分析现有算法优劣的基础上,提出一种基于虚拟网格与角度限制的LiDAR点云迭代滤波算法.采用虚拟网格来组织原始点云数据,选取初始种子点,通过角度限制法则迭代加密种子点,最终获取地形点.通过选取3组不同类型地形表面的测区点云数据进行实验,验证算法的实用性和有效性.
【总页数】5页(P22-25,41)
【作者】周玉娟;陈仁喜;廖敏
【作者单位】河海大学,江苏南京210098;河海大学,江苏南京210098;河海大学,江苏南京210098
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于剖面和迭代选权曲面拟合的LIDAR点云滤波算法研究 [J], 李永花;王英;辛兵厂
2.基于统计数据选取种子点的 LiDAR点云迭代滤波算法 [J], 王树根;王欢;孙明伟;陈奇;靳卫华;王博
3.一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云滤波算法 [J], 岳桂昌;周玉娟
4.一种基于TIN的LiDAR点云滤波算法 [J], 岳桂昌;周玉娟
5.基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法 [J], 李成仁
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机载LiDAR点云数据滤波与分类技术研究

技术原理
机载LiDAR点云数据滤波与分类技术的基本原理是通过对点云数据进行预处理，将地面点云数据和非地面点云数据进行区分。其中，地面点云数据包括建筑物、树木等地物，非地面点云数据主要为噪声点。常用的分类方法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和混合方法等。
实验方法
本次演示选取某城市为实验区域，采用机载LiDAR数据进行滤波与分类实验。首先，使用点云数据处理软件（如CloudCompare）对原始点云数据进行预处理，包括数据格式转换、坐标系转换等。然后，采用基于高斯滤波的统计方法对点云数据进行滤波处理，去除噪声点。接着，利用基于支持向量机（SVM）的机器学习方法进行分类实验，将地面点云数据和非地面点云数据进行分类。最后，对分类结果进行精度评价，以评估滤波与分类技术的效果。
机载LiDAR点云数据滤波与分类技术研究
01 引言
03 技术原理
目录
02 文献综述 04 实验方法
05 实验结果
07 结论
目录
06 实验讨论
引言
机载激光雷达（LiDAR）是一种主动遥感技术，通过发射激光束并接收反射回来的信号，能够快速获取高精度的地表三维坐标信息。随着无人机和卫星等平台的广泛应用，机载LiDAR点云数据滤波与分类技术在土地资源调查、城市规划、林业勘察、灾害评估等领域斯滤波的统计方法在滤波过程中能够有效地去除噪声点，但难以处理地形起伏较大的区域。而基于SVM的机器学习方法在分类过程中能够考虑地形信息，对地形起伏较大的区域具有较强的处理能力，但分类精度稍逊于基于统计的方法。综合考虑，采用基于高斯滤波的统计方法和基于SVM的机器学习方法的混合方法能够在保证精度的同时，更好地处理复杂地形。
谢谢观看
2、在分类阶段，可以尝试采用其他机器学习方法，如随机森林、神经网络等，以寻找更合适的分类器。

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究

机载LiDAR点云数据精细化滤波方法研究摘要：机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。

机载激光测距技术可高效、快速获取高空间分辨率的地表三维信息，广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。

原始机载LiDAR点云的数据结构是离散、不规则的，包括地面点和非地面点。

高精度分离地面点与非地面点的过程即滤波处理，是制作DEM的关键技术。

现有的机载LiDAR点云数据滤波方法，主要分为：坡度滤波法、移动窗口法、数学形态学法、渐进三角网（Triangulated Ir-regular Network,TIN）滤波法及其他滤波方法。

本文针对机载LiDAR点云数据在自动化滤波过程中因建筑、植被底点剔除不完全导致DEM成果粗糙、等高线不平滑等问题，提出了一种精细化滤波方法。

先对LiDAR点云数据进行滤波处理生成参照DEM，再利用同区域的正射影像辅助判别，选取需要滤波区域点云进行局部纠正；分别选取平坦区域和山地区域进行实验，并对精度验证和等高线成果进行了对比。

实验结果表明，经过精细化滤波后的DEM和等高线成果在保证精度指标的前提下，成果质量明显提高。

关键词：机载LiDAR点云；数据精细化；滤波方法引言激光雷达数据滤波是获取高精度数字高程模型的重要手段和前提条件。

为了实现对激光雷达数据的准确滤波，在分析部分经典算法特点的基础上，提出一种机载LiDAR点云数据的精细化滤波算法。

1点云处理流程机载LiDAR获取的点云数据只有通过后续处理才能转化成产品。

数据处理流程包括航带拼接、点云分幅、点云滤波、精细化滤波、DEM和等高线生成等，如图1所示。

图1 机载LiDAR数据处理流程图1）航带拼接：大范围测区需要多条航带才能覆盖整个区域，多航带数据需要进行拼接处理，并去除重叠区域的冗余数据。

2）点云分幅：在实际数据处理中，由于点云数据量较大，受计算机内存、处理软件的限制，需要对原始数据进行分块，同时分配作业任务，提高工作效率。

3）点云滤波：将点云数据应用于DEM和等高线的生产中时，需要从点云数据中提取出地面点，滤除建筑、植被等非地面。

基于高程统计方法的机载LiDAR点云数据滤波

融合了激光雷达、球定位系统（Ｐ）惯导系统全ＧＳ和（Ｎ）可以直接获取测区地表的３维信息，到了越来ＩＳ，得
越广泛的应用。而ＬＤＲ点云数据后处理成为这几年国ｉＡ内外学者研究的热点，中数据滤波与分类又成为研究其
的首要和核心问题，项工作也是生成数字地面模型该
第３５卷第２期
２１０２年２月
测绘与空间地理信息
ＧＭＡＴＣ＆ＳＡＴＡＮＦＭＡｌＥＣＥＯＩＳＰＩＬｔｏＲ＿ｏＮＴＨＮＯＯＧＴＬＹ
Ｖｏ．５，．１３Ｎｏ２
Ｆｂｅ．，２１０２
基于高程统计方法的机载ＬＤＲ点云数据滤波ｉＡ
（Ｔ和数字３ＤＭ）维城市重建的基础。
目前国内外学者提出的滤波方法有很多，ｒｕＫａｓ和
１理论背景
在实际的地形中，筑物等地物和地表面之间的最建
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｐｅｅ等应用具有最ｄ－乘的线性预测方法提出了一种ｆｆｉｒｘ分等级的鲁棒内插方法；ｏｓｍｎ最早提出了基于坡Ｖｓｌａｅ
将地物点滤除。
２算法流程
由于目前的ＬＤＲ系统通常求多次【波信息，ｉＡＩＪｌ而
地面点通常只有一次回波信号，波的口的就是为了滤滤
图１本文算法流程图

基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据滤波方法探究

2018/９ 39王岩1 严勇1 陈功军1 戚留真2（1.河南省水利勘测设计研究有限公司，河南郑州 450016；2.国网河南省电力公司商水县供电公司，周口商水 466100）摘　要：机载激光雷达系统获取被测目标的三维坐标数据，是一系列空间分布不均匀的离散点云，点云数据滤波算法是当前的研究热点。

通过介绍常用的数学形态学、迭代最小二乘线性内插、基于地形坡度、移动曲面拟合等滤波算法，设置不同滤波窗口大小和阈值得到不同地面点，比较各种方法滤波效果，从而选出较好的滤波方法。

关键词：机载激光雷达；点云数据；数据滤波作者简介：王岩(1988—)，男，汉族，主要从事三维技术及遥感技术工程工作。

E-mail:wy0321.cool@基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据滤波方法探究1 引言激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种向目标发射激光束，将接收的目标返回信号与发射信号比较，通过处理得到地物三维信息和地面空间特征信息的雷达系统。

LiDAR 技术可快速获取高分辨率地表三维信息，具备高自动化数据采集效率，广泛应用于地形测绘、城市建模等多个领域。

激光雷达所获取的数据是离散三维点云，点云数据的应用明显滞后于激光雷达系统的硬件发展。

选择一种高效滤波处理的方法来获取地面的三维信息是非常必要的[1]。

2 点云数据滤波原理2.1 点云数据处理机载激光雷达系统点云数据处理主要包括GPS 数据定位处理、IMU/GPS 组合确定投影中心姿态参数、多传感器数据的时间系统的同步处理、点云数据三维坐标计算、数据滤波分类、建筑物边缘提取以及建筑物三维重建等环节。

目前，点云数据的处理还处于研究发展阶段，有关点云数据后处理的算法尚存在一定缺陷。

其中点云数据处理的难题是点云数据的滤波，滤波精度对后续分类、地物识别和提取、建筑物三维重建有很大影响，点云数据滤波算法的研究是机载激光雷达数据后处理的难点和关键点[2]。

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌａｄａｐｔｉｖｅＴＩＮｉｆｌｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｗｉｄｅｌｙａｄｏｐｔｅｄｉｎＤａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆＬｉＤＡＲｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｓ，ｂｕｔｔｈｅｉｆｌｔｅｒａｃ — ｃｕｒａｃｙｌａｒｇｅｌｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｅｅｄｐｏｉｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．Ａｉｍｉｎｇｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｉｆｌｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｏｆｕｓｉｎｇｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄａｔａｏｆｓｍａｌｌｄ’ Ｓｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ＳｔａｎｄａｒｄＤｅｖｉａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｄｅｎｓｉｔｙｃｈｏｏｓｅｓｅｅｄｐｏｉｎｔｓｉｓｓｔａｔｅｄｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅ
王树根，王欢，孙明伟，陈奇，靳卫华，王博’
（１．武汉大学遥感信息工程学院。湖北武汉４３００７９；２．中国石油大学（北京）油气资源与探测国家重点实验室，北京１０２２００）
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。
第３８卷第６期
２０１５年６月
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦｏ鼬ＡＴｌＯＮＴＥＣＨＮＯＬ NhomakorabeaＧＹ
Ｖｏ１．３８，Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．，２０１５
基于统计数据选取种子点的ＬｉＤＡＲ点云迭代滤波算法
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７９，Ｃｈｉｎａ；
ｃｌａｓｓｉｃｌａａｄａｐｔｉｖｅＴＩＮｉｆｌｔｅｉｎｒｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｉｆｌｔｅｒｉｎｇｌｇａｏｉｒｔｈｍｃａｌｌｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｔｈｅｉｎｔｅｒ — ｆｅｒｅｎｃｅｏｆＮｏｎｇｒｏｕｎｄｐｏｉｎｔｓｓｕｃｈａｓｌｏｗｐｏｉｎｔｔｏｓｅｅｄｐｏｉｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓ．Ａｌｓｏ，ｔｈｅＤＥＭｔｈａｔｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｉｆｌｔｅｒｈａｓａｒａｔｈｅｒｈｉｇｈｐｒｅｃｉ —
ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＤａｔａＣｈｏｏｓｅＳｅｅｄＰｏｉｎｔｓ
ＷＡＮＧＳｈｕ—ｇｅｎ ’ ＷＡＮＧＨｕａｎ，ＳＵＮＭｉｎｇ—ｗｅｉ ’
，
，
ＣＨＥＮＱｉ。，ＪＩＮＷｅｉ — ｈｕａ，ＷＡＮＧＢｏ
２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＲｅｓｏｕｒｃｅａｎｄＰｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ｏｆＰｅｔｒｏｌｅｍ，Ｂｕｅｉｊｉｎｇ１０２２００，Ｃｈｉｎａ）
关键词：ＬｉＤＡＲ；ＴＩＮ；种子点；低点；滤波
中图分类号：Ｐ２５；ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２— ５８６７（２０１５）０６～０００６— ０４
ＡｎＩｔｅｒａｔｉｖｅＦｉｌｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＬｉＤＡＲＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｓＢａｓｅｄｏｎ