顾及地物邻域特征的LiDAR点云布料模拟滤波优化

布料模拟滤波算法在LiDAR点云的地物分离中起到重要作用。但是,此方法得到的地面点云中往往含有残留的非地面点云,导致滤波分类结果不彻底、不准确。本文提出一种顾及地物邻域特征的布料模拟LiDAR点云滤波自动优化算法,可以快速精准地解决这一问题。首先,对LiDAR点云进行布料模拟滤波处理,在其分类结果的基础上对非地面点云进行组件分割,得到具有缓冲区域的一系列点云子集;其次,拟合子集所在地面点云得到主平面,对地面点云进行高程归一化处理;最后,利用第三势差算法对每块地面点云进行滤波优化处理。选取三组有代表性的实验数据进行测试,结果表明:相较于布料模拟滤波算法,本文方法整体精度得到提升,尤其是在布料模拟滤波算法的Ⅱ类误差上有着明显优化效果,Ⅱ类精度平均提升12.3%,可有效解决布料模拟滤波算法分类结果中存在残留的问题。