基于聚类的机载LIDAR数据DTM提取算法
本文提出了一种从大量机载激光雷达点云数据中自动提取地面点的滤波算法。传统的滤波公式都只执行和测试少量的点云数据。然而在大量的点云数据中，聚类或基于聚类的滤波都不可能在计算机的物理内存里一次性完成。本文用三个主要步骤来完成从大量激光雷达数据中提取数字地面模型。首先，为使计算机能一次性完成聚类和分类工作，整个数据被分为具有相互重叠的多个小块并在每块中对点云进行聚类。其次，通过拓扑描述和几何特性，对形成的聚类进行分类。然后根据聚类在所属块中的空间位置来赋予这些聚类的分类结果高低两种不同的信任级。那些具有低信任级的聚类是因为他们在一个单独的块中缺少完整的拓扑或几何信息。因此，本文提出一种在几个邻近的块中寻找相关聚类的公式。然后再对这些联合聚类进行分类。最后，数字地面模型将添加这些地面聚类。
激光雷达 雷达测绘 点云数据 数据处理
李英成 何宇翔
中国测绘科学研究院，北京 100039 中测新图遥感技术有限责任公司，北京 100039 中国测绘科学研究院，北京 100039
国内会议
北京
中文
198-203
2010-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）