本文關(guān)鍵詞：精度約束下地表LiDAR點云抽稀方法研究

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【摘要】：利用機載激光雷達(Light Detection And Ranging, LiDAR)點云數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM),已成為空間科學領(lǐng)域中表達地面形態(tài)的最有效的方法之一。其高精度、高密度的特點使生成的DEM精度遠遠高于實際DEM工程精度需求。但其龐大的數(shù)據(jù)量直接影響著DEM的生產(chǎn)速度、數(shù)據(jù)存儲速度和數(shù)據(jù)交互的難易程度。所以在滿足DEM實際工程的精度要求的基礎(chǔ)上,對裸露地表LiDAR點云數(shù)據(jù)進行有效抽稀,得到一個易于處理和操作的裸露地表DEM具有重要的工程實際意義。目前國內(nèi)外很多學者都對LiDAR點云數(shù)據(jù)抽稀方法進行了研究,并取得了顯著的效果,但如何更好的保留地形特征點仍然是研究中的重點與難點。此外,在盡量保留地形特征點的同時,保證能顧及到整體DEM精度的合理點位分布,是已有研究中忽視的一個問題。針對上述內(nèi)容,本文主要開展了以下工作：(1)歸納、總結(jié)機載LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波技術(shù)、粗差剔除方法,分析濾波后裸露地表點云殘留粗差問題,并對機載LiDAR原始點云數(shù)據(jù)進行濾波后的粗差驗證實驗和粗差剔除實驗；(2)歸納、總結(jié)國內(nèi)外現(xiàn)有LiDAR點云數(shù)據(jù)抽稀算法,分析現(xiàn)有LiDAR點云數(shù)據(jù)抽稀算法存在的問題；(3)研究地形復雜度的概念以及描述地形的重要算子-坡度,提出坡度熵的概念以及用坡度熵量化局部地形復雜度的方法,最后提出基于坡度熵的LiDAR點云數(shù)據(jù)抽稀算法;(4)用已有的抽稀算法和基于坡度熵的抽稀算法,對平地、丘陵、山地數(shù)據(jù)分別實驗,得出各個算法抽稀率和DEM精度的關(guān)系,通過各個抽稀算法在不同抽稀率下的所生成的DEM的精度進行對比分析評價；(5)用已有的抽稀算法和基于坡度熵的抽稀算法,以某應用比例尺之不同地形類型的DEM規(guī)范精度約束進行抽稀實驗,驗證了基于坡度熵的抽稀算法保留的數(shù)據(jù)點的位置和空間分布合理,抽稀率最高。研究表明：本文提出的基于坡度熵的抽稀算法不僅能很好地保留局部地形特征,也能很好地保留全局地形特征。在DEM實際工程精度約束下,該抽稀算法優(yōu)于其它抽稀算法,壓縮率更高。
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P204

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