基于LiDAR数据的布料模拟滤波算法的适用性分析

张昌赛，刘正军，杨树文，左志权

(1.兰州交通大学 测绘与地理信息学院，兰州 730070； 2. 中国测绘科学研究院 摄影测量与遥感所，北京 100830； 3. 甘肃省地理国情监测工程实验室，兰州 730070)

引 言

机载激光探测与测量(light detection and ranging，LiDAR)技术最初是作为一种获取数字地面模型等地形信息的新技术，即获取并生成数字高程模型(digital elevation model，DEM)或者数字地形模型(digital terrain model, DTM)，这也是LiDAR数据主要用途之一。DEM，DTM以及数字表面模型(digital surface model, DSM)的生成算法己经较为成熟，但是其所需要的点必须是地面点，所以在得到地形信息之前需要先从原始点云数据中分离出地物点，如建筑物和植被，即滤波[1-4]。点云数据滤波DEM生产技术是最基础的数据处理工作，它对后续的数字产品生产应用保障都起到关键作用[5]。因此研究合理、快速、准确的自动滤波算法具有重要意义。

机载激光雷达测量技术经过数十年的发展，技术己经成熟，硬件方面的关键问题基本都已经得到解决[6]。在LiDAR的数据滤波方面，虽然已经有很多国内外的学者研究并提出了滤波的算法，但是纵观己有算法各有其弊端，尚且不存在一种适合于各种地形等自然条件的滤波方法。滤波算法的性能与地形的复杂程度最为相关，理想的滤波算法应该能够因地形的变化而做到自适应的调整[7]。由于LiDAR数据的采集带有一定的盲目性，不能针对地形特征点进行采集，因而LiDAR数据的滤波中地形的起伏引起的地表不连续与地物原因引起的地表不连续很难区分。滤波分类算法设计时应尽量保留测区的地形特征点信息(如山脊线、陡坎等)，并尽量减少分类误差[8]。……