结合CSF和TIN的机载LiDAR点云滤波算法
Journal of Hefei University of Technology(Natural Science)（2022）
摘要
为了提高传统的不规则三角网(triangular irregular network,TIN)中初始种子点的选取效率问题,文章提出一种布料模拟滤波(cloth simulation filtering,CSF)与TIN结合的机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云滤波算法.首先去除机载LiDAR点云中的粗差点,对去除粗差点后的点云使用CSF算法以获取初始地面点,然后对初始地面点通过改进的T IN算法构建三角网,同时连续迭代进而获取最终地面点.实验选取国际摄影测量与遥感学会网站的3组测试数据进行滤波,结果表明该算法能够在坡度较大的区域降低Ⅰ类误差,并将Ⅱ类误差控制在一定范围内,验证了该算法的可靠性.
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