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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。
terrascan点云分类原理(二)Terrascan点云分类原理引言在地球科学、地理信息系统以及遥感领域中，点云分类是一项重要的任务。
Terrascan是一种常用的开源软件，用于对点云数据进行分类。
本文将从浅入深，逐步解释Terrascan点云分类的原理。
什么是点云分类？点云是由大量的点构成的三维数据集，代表了地球表面的特定区域。
点云分类是指将这些点根据其特征或属性，分配到事先定义好的类别中。
这一过程对于地物识别、地貌分析和环境监测等应用具有重要意义。
Terrascan点云分类的基本原理Terrascan采用了基于机器学习的方法来进行点云分类。
其基本原理包括以下几个步骤：1.数据预处理：首先，Terrascan会对原始点云数据进行预处理，包括去除噪声点、滤波和点云格式转换等操作。
这些操作可以减少数据的噪声和冗余程度，提高后续分类的准确性。
2.特征提取：在预处理完成后，Terrascan会对每个点进行特征提取。
特征可以包括点的坐标、法向量、颜色等属性。
这些特征能够描述点的几何和外观特征，为分类提供重要的信息。
3.训练模型：接下来，Terrascan使用已标记好的点云数据集进行模型的训练。
在训练过程中，Terrascan会使用各种机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，来学习点的特征与其所属类别之间的关系。
4.分类预测：一旦模型训练完成，Terrascan能够使用该模型对未标记的点云数据进行分类预测。
根据点的特征，模型能够推断出点应该属于哪个类别。
Terrascan点云分类的特色功能除了基本分类原理，Terrascan还具有以下几个特色功能：1.多类别分类：Terrascan可以将点云数据分配到多个用户定义的类别中。
这些类别可以代表不同的地物类型，如建筑物、道路、植被等。
2.可扩展性：Terrascan的设计使得它能够轻松处理大规模的点云数据集。
它能够有效地管理内存和计算资源，提高分类的效率和可扩展性。
TerraScan在LiDAR点云滤波中的应用研究
史建青;史照良
【期刊名称】《淮海工学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(020)003
【摘要】简要介绍了机载LiDAR的发展现状,从原始LiDAR点云中滤波出真实的地面点是生成DEM和其他数字产品的基础和关键.TerraScan是一种机载LiDAR 点云滤波商业软件,对其滤波算法进行了详细分析,利用山地、丘陵地和平地3种不同地形的LiDAR数据,通过设置不同参数进行滤波试验.试验结果表明,其对平坦地区和城区有较好的滤波效果,但对地形变化较大的复杂山区滤波效果不够理想,有待进一步完善.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】史建青;史照良
【作者单位】淮海工学院测绘工程学院,江苏连云港222005;武汉大学测绘学院,湖北武汉430079;江苏省测绘局,江苏南京210013
【正文语种】中文
【中图分类】P231
【相关文献】
1.TerraScan在激光扫描中的应用研究 [J], 祝明坤;肖枫;刘锴
2.针对广西地形激光LiDAR点云滤波处理的研究及应用 [J], LIU Run-dong;FAN Cheng-cheng;LIU Qing;LI Tao-ye;MAI Chao;WEI Qiang
3.一种改进的形态学LiDAR点云滤波算法 [J], 周钦坤;岳建平;李子宽;杨恒
4.基于改进迭代粗分类的城区LiDAR点云滤波算法 [J], 李成仁
5.基于TerraScan的LiDAR数据处理 [J], 黄金浪
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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。
LIDAR处理过程一．在Microstation的Terra模块中对激光点云数据进行处理。
1．新建工程2．打开Terra模块3．添加数据先add再done;Increase by file表示按照文件来给航线编号，即一个*.las表示为一条航线。
数据导入之后可以以多种方式来显示：按分类、按回波、按高程、按航线、按强度、按距离等。
4．数据预处理飞行时所获取的数据往往有冗余，处理时可只选择需要的部分做处理，将这些点挑出来，步骤如下：①利用Microstation的基础工具划出需要处理的点云，如果点数较多，可分为若干块；②在Tscan的工具条中选择Define Project，新建project，将选中区域内的点导入到project中。
→→再次选择导入的*.las数据，即可将需做处理的点导入到该project中，导入后project中显示点数（上右图），目标文件夹中出现*.bin文件。
将原来的点关掉，重新加载需要做处理的点，结果如下右图。
5．自定义点集系统默认的给出了8种类型的点集，也可自定义添加点集。
6．点云滤波、去噪将点云中明显的噪声点剔除掉。
多个数据块时一般可采用批处理的方式，建立批处理的方法如下。
①将所有的点分类到default类中，②//去除航带重叠，//③//去除low point，可单个点去除，也可以小组点去除，//④去除孤立点，⑤若通过上述几步之后，仍有明显可通过绝对高程判断为噪声的点，也应去除（如云上点等）6．地面点提取(ground)，各阈值可根据需要更改；7、水面点提取(Water)对于水面点的提取，需要借助于人为的判读，由于水面吸收雷达激光，当看到明显的大区域的Lidar点稀少时，可认为是水域，实际分类中，需要用到分类中的“By absoluteelevation”功能，如下操作：借助于“Identify”工具，在水域中随机读取高程值，得到大概的水域的高程范围，例如0.11~0.24，如果有影像的支持，人工绘制水域边界多边形，然后利用“Classify”-〉“Inside fence”能得到更精确地Water类别效果：/*7．利用回波信息从地面点(ground)中剔除植被①将具有多重回波特性的激光束中第一次回波分类到high vegetation②将第二次回波分类到medium vegetation8．从地面点中抽取一定密度的点用于构建地面模型，各阈值可根据需要更改；9．平滑、保存、*/输出最终的批处理列表如下图：，保存后即可随时调用。
第38卷 第5期测 绘 学 报Vol.38,No.5 2009年10月Act a Geo da etic a et Carto graphic a Sinic aOct.,2009文章编号:100121595(2009)0520466204机载LiDAR 数据滤波方法评述黄先锋1,李 卉2,王 潇1,张 帆11.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;2.武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079Filter Algorithms of Airborne LiDAR Da t a :Review a nd Pro sp ect sHUANG X ia nfeng 1,LI Hui2,WANG X iao 1,ZHANG Fa n 11.St ate K ey La boratory of Information Engineering in Surveying ,Mapping a nd Remote Sensing ,Wuha n University ,Wuha n 430079,China ;2.School of Remote Sensing a nd Information Engineering ,Wuha n University ,Wuha n 430079,ChinaAbstra ct :Filter of airborne LiDAR da t a is a primary step of da t a proce ssing.This p aper reviews the literature s of filter algorithms from a spect s of theory a nd performa nce.The morpholo gy a nd interpolation 2ba se d metho ds a re in 2tro duce d e specially.In a ddition ,pro sp ect is also given to provide reference s for future re se arch.K ey words :airborne LiDAR ;filter ;review摘 要:DE M 提取是机载LiDAR 数据处理的基础问题,总结国内外LiDAR 滤波方面的研究进展,定量分析算法的性能,着重分析形态学方法和基于内插的方法并指出两种算法的互补性,并总结展望,为后续相关研究提供参考。
