本文關(guān)鍵詞：一種推掃式光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波算法及其驗(yàn)證　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年09期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 激光雷達(dá) 光子計(jì)數(shù) 推掃 點(diǎn)云濾波

【摘要】：提出一種用于推掃式光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波方法。定義了一種線性徑向基函數(shù),利用這種基函數(shù)可以計(jì)算密度點(diǎn)密度值;基于此實(shí)現(xiàn)了一種粗濾波和精去噪結(jié)合的點(diǎn)云濾波算法,經(jīng)過兩個(gè)步驟的濾波之后能夠?qū)χT如植被等分層地物進(jìn)行精細(xì)濾波。使用NASA的機(jī)載激光雷達(dá)MABEL的實(shí)際飛行數(shù)據(jù)對(duì)這種濾波算法進(jìn)行了驗(yàn)證,并與中值濾波算法的效果進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明算法能有效濾除與地面非常接近的噪聲點(diǎn),適合低密度地物目標(biāo)點(diǎn)云的濾波處理,能夠很好保留細(xì)節(jié),其中植被濾波精度90.26%,地面點(diǎn)濾波精度96.11%。
[Abstract]:A point cloud filtering method for push-sweep photon counting lidar is proposed, and a linear radial basis function is defined, by which density density can be calculated. Based on this, a point cloud filtering algorithm combining coarse filtering and fine denoising is implemented. After two steps of filtering, the fine filtering of layered ground objects such as vegetation can be carried out, and the actual flight data of airborne lidar MABEL of NASA are used to verify the filtering algorithm. The results show that the algorithm can effectively filter the noise points which are very close to the ground, which is suitable for the processing of the point cloud of low density ground objects, and can preserve the details well. The accuracy of vegetation filtering is 90.26 and that of ground point filtering is 96.11.
【作者單位】： 中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所空間主動(dòng)光電技術(shù)與系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家“973”計(jì)劃(2009CB724004)資助
【分類號(hào)】：TN958.98;TN713
【正文快照】： 作為一種新型激光三維雷達(dá),光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)的發(fā)展時(shí)間較短,其特點(diǎn)是回波信號(hào)強(qiáng)度低,噪聲大于激光回波,光電探測(cè)系統(tǒng)的響應(yīng)率處于少光子水平[1]。系統(tǒng)設(shè)計(jì)中超窄帶濾波,但是由于探測(cè)系統(tǒng)靈敏度極高,目標(biāo)背景環(huán)境產(chǎn)生的大量噪聲仍會(huì)對(duì)探測(cè)電路形成觸發(fā),產(chǎn)生大量噪聲數(shù)據(jù)。激光

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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