基于PTD和改进曲面拟合的高山区水电工程机载激光雷达点云滤波方法

针对高山区水电工程区域地形起伏大、植被茂密且存在部分建筑物,在提取这些区域地形时机载LiDAR点云滤波方法存在精度不高的问题,提出了一种综合点云回波特性、渐进三角网加密(PTD)算法、改进的曲面拟合算法和地面点精细化处理的山地点云滤波方法。该方法在对机载激光雷达(LiDAR)点云数据去噪的基础上,先利用植被点云的回波特性去除部分植被点,再使用PTD算法进行两次迭代计算获取部分地面点集合,然后将得到的部分地面点集合作为改进的曲面拟合算法的种子点进行格网区域化的曲面拟合来获取原始点云数据中的地面点,最后通过点云的精细化处理去除地面点中夹杂的低矮植被点,以此获得最终的地面点集合。选取DJI-M600搭载HS-600的机载LiDAR测量系统实测数据进行试验,并将提出的滤波方法与PTD算法、曲面拟合滤波算法、区域生长滤波算法和形态学滤波算法进行横向对比,通过点云误分率对滤波方法进行评价。结果表明,与其他4种方法相比,基于PTD和改进曲面拟合的滤波算法的第Ⅰ类误差、第Ⅱ类误差和总误差的最大减小幅度分别为6.25%、1.82%和2.93%,更适用于高山区水电工程机载LiDAR点云数据的滤波处理。