本文關鍵詞：顧及地形特征線的DEM粗差探測算法研究

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【摘要】：利用機載激光雷達(Light Detection And Ranging, LiDAR)技術獲取的點云數(shù)據(jù)已經(jīng)成為生成數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的重要數(shù)據(jù)之一。對原始LiDAR點云數(shù)據(jù)濾波并得到地面點云數(shù)據(jù)是生成DEM的重要環(huán)節(jié),已有的點云濾波方法并不完善,導致非地面點殘留,其具有DEM粗差特征,極大影響DEM精度,從而影響DEM在實際工程項目中的使用。為此,將這些殘留非地面點作為DEM粗差看待并將其剔除,得到高精度的DEM具有重要的工程實際意義。目前大多數(shù)關于DEM粗差探測與剔除算法的研究都是基于規(guī)則分布數(shù)據(jù)的DEM,而LiDAR點云數(shù)據(jù)以不規(guī)則的離散點形式存儲,現(xiàn)有關于不規(guī)則分布數(shù)據(jù)的DEM粗差檢測與剔除算法的研究也取得了顯著成果,但針對各種復雜地形都能保證高粗差剔除率依然是DEM粗差探測與剔除研究中的重點與難點,此外,在剔除DEM粗差點的同時,應盡量保證被剔除的點都是粗差點,如何降低地面點被誤判為粗差點的概率應該被重點研究。針對上述內(nèi)容,本文主要開展了以下工作：(1)研究實際工程項目組織、處理LiDAR點云數(shù)據(jù)的模式,針對點云密度大、數(shù)據(jù)量大的特點,尋求合理、有效的離散點云數(shù)據(jù)組織方式,提升算法運行效率；(2)歸納、總結DEM地形特征線提取方法和地形分類方法,對濾波后的機載LiDAR點云數(shù)據(jù)進行地形分類實驗并提取DEM地形特征線,針對自然地形起伏變化導致DEM粗差探測算法在地形變化處失效的問題,將地形特征線加入DEM粗差探測與剔除算法中作為地形特征線約束,提升算法準確度;(3)研究粗差探測理論以及利用選權迭代定位粗差的方法,在分析各種不規(guī)則分布數(shù)據(jù)DEM粗差探測與剔除算法的基礎上,借鑒選權迭代法定位粗差的思路,針對算法誤判率高的問題,提出DEM粗差權值衰減迭代探測與剔除算法；(4)用已有的DEM粗差探測與剔除算法和權值衰減迭代法對平地、丘陵、山地數(shù)據(jù)分別進行粗差探測與剔除實驗。比較各種算法的優(yōu)劣；(5)分析權值衰減迭代法中的幾個參數(shù)對DEM粗差探測與剔除算法的影響。結果表明：權值衰減迭代法能在對各種復雜地形保證高粗差剔除率的基礎上,降低粗差誤判率。論文研究成果對利用LiDAR數(shù)據(jù)建立大面積高精度的DEM具有一定的工程實用價值,對于進一步利用以LiDAR為數(shù)據(jù)源的DEM替代野外實地勘測作業(yè)提高勘測效率降低勘測成本具有重要參考價值。
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P237;P208

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本文編號：1255521