机载地表点云自动化的简化算法对比

机载点云已成为数字地形表达的首选数据源,但其密度大、冗余度高、数据海量等特征为其后续的数据处理与工程应用带来了巨大挑战。针对地面点云数据的特点,本文提出了基于体素网格的点云简化算法和基于曲率的点云简化算法,其中,体素网格法利用包围盒划分的思想,将点集分割为多个体素,并计算体素的重心点,以重心点替代体素内的点,实现地表点云的精简。曲率法首先构建K-D树,实现点云搜索,然后利用搜索点云拟合曲面,计算点云的曲率,并根据曲率分类不同复杂度的地面,设置曲率阈值来实现简化,同时提高简化效率。结果表明,体素网格法具有更高的时间效率和数据压缩率,且可有效保留地表的边界信息;曲率法具有更高的简化精度,简化后的点云保留了更多的地形细节特征信息。两种算法可为工程应用的不同需求提供算法模型支撑。