无人机载LiDAR点云滤波算法研究

针对经典渐进三角网加密(PTD)滤波算法在选择地面种子点时存在随机性,导致点云滤波精度受限的问题,本文提出了一种改进渐进三角网加密(IPTD)滤波算法。在机载点云滤波的实现中,该算法的关键流程包含:首先,采用扩展局部极小值法,在格网内进行深度搜索,精确识别出极小值点,将其作为潜在的地面种子点,从而解决了传统算法中直接将格网内最低点作为地面种子点的问题;其次,采用局部薄板样条函数(TPS)插值法,对格网的高程数据进行高精确度的拟合和计算;最后,基于筛选出的优质种子点,构建不规则三角网(TIN),从而实现点云的精确分类。为了验证本文提出的改进滤波算法的效果,通过设置对比实验,对本文提出的改进滤波算法与传统滤波算法的实验结果进行对比,结果表明,本文提出的改进滤波算法在提升点云滤波精度方面表现出了显著的优势。