基于扫描线和虚拟格网的LiDAR点云数据非兴趣点剔除方法-论文.pdf

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1、第22卷第6期测绘工程VoL22，No．62013年12月EngineeringofSurveyingandMappingDec．。2O13基于扫描线和虚拟格网的LiDAR点云数据非兴趣点剔除方法陈永枫，徐青，邢帅，马桂云，靳国旺(1_信息工程大学测绘学院，河南郑州450052；2．河南省电子产品质量监督检验所，河南郑州450003)摘要：非兴趣点的剔除，主要工作是将高程突变的单点、点簇，以及建筑物非顶部点云予以剔除，是机载LiDAR数据预处理的重要环节，也是建筑物提取的基础。文中分析LiDAR数据中非兴趣点的特点，针对传统基于扫描线剔除方法在剔除建筑物非顶部点云中存在的不足，提出

2、一种基于扫描线和虚拟格网相结合的非兴趣点剔除方法。实验结果表明，算法能够有效地剔除非兴趣点，同时减少误剔除率。关键词：IfiDAR；非兴趣点剔除；扫描线；虚拟格网中图分类号：P237文献标志码：A文章编号：1006—7949(2013)06—0027—04Non—interestpointseliminationofLiDARpointscloudeliminatebasedonscanlineandpseudo—gridCHENYong—feng，XUQing，XINGShuai，MAGui—yun，JINGuo—wang(1．SchoolofSurveyingandMappin

3、g，InformationEngineeringUniversity，Zhengzhou450052，China；2．He’nanElectronicProductQualitySupervisionandInspection，Zhengzhou450003，China)Abstract：Eliminatingnon-interestpointsisoneofimportantstepsindatapreprocessingofairborneIdDARandbasisofbuildingextraction，whichincludeseliminatingonepointorpo

4、intsfromanomalyheightaswe11asnon—toDofbuildingpoint—clouds．Combinedwithnon—interestpointscharacteristicsofLIDARdataandtraditiona1weaknesses，anewmethodisprovidedbasedonscanlineandpseudo—grid．ExperimentalresuItsshowthattheproposedmethodismoreadaptivetoeliminatethenon-interestpointsandtoreducethe

5、wrongrate．Keywords：I．iDAR；non-interestpointselimination；scan1ine；pseudo—grid机载激光雷达(LightDetectionandRanging，的不同从而产生了不同的后向反射，当发生漫反射LiDAR)扫描技术是一种全新的获取高时空分辨率时，反射信号会被大量接收，进而形成较大的接收的主动式遥感技术刚，能够快速地获取大面积地形噪声，也就是粗差引。另外空中的飞鸟、不明的空中数据，生成城市表面模型(DigitalSurfaceModel，飞行物、悬浮物等在数据扫描过程中也会引起粗差。由于LiDAR数据是连续、不间断的扫

6、描，所以DSM)、数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)等数字产品。I．iDAR技术在海岸线测点云数据中也包含建筑物的非顶部点，而这些点虽然不是粗差，但在后续建筑物提取过程中会带来干量、城市规划、电力系统勘测中也有着广泛应用，已扰。因此，本文将建筑物的非顶部点云和粗差点一经成为当前的一个研究热点。起作为非兴趣点，研究其探测和剔除问题。I．iDAR数据在获取过程中，由于地表物理特征1扫描线与虚拟格网相结合的非兴趣点剔收稿日期：20l2-08—15除方法基金项目：国家自然科学基金资助项目(40901247)；测绘学院硕士刨优基金($201004)传统的机载L

7、iDAR数据粗差剔除算法，主要作者简介：陈永枫(1985一)，男，硕士研究生．是将测区地形模拟成一个平滑的数学曲面模测绘工程第22卷型——趋势面模型。通过计算测区内趋势面的值剔除单点粗差。与实际的计算值之间的差异进而判定是否为粗差对基于扫描线的粗差剔除方法可以将数据中点[6]。这种方法对于地形较为平坦的测区能够取得产生的单个点的噪声正确剔除，但是对于连续的粗比较好的效果，但是对于地形复杂的地区，如含有差点簇、非建筑物顶部点该方法就无能为力了。为较多建筑物的城区，由于其