本文選題：激光雷達(dá) + 濾波��； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年33期

【摘要】：最小二乘算法在"等權(quán)"的條件下進(jìn)行,不具有先驗(yàn)知識(shí),不適用地形復(fù)雜的區(qū)域。針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的基于最小二乘的激光雷達(dá)(light detection and ranging,Li DAR)數(shù)據(jù)濾波方法。首先對(duì)離散點(diǎn)高程進(jìn)行腐蝕操作,將得到的高程與原始高程相比,選取小于閾值條件的點(diǎn)作為種子點(diǎn)。其次根據(jù)腐蝕前后的高程差值賦予點(diǎn)不同的權(quán)重,利用最小二乘原理擬合這些種子點(diǎn),計(jì)算所有點(diǎn)的擬合值與實(shí)際高程的差;特定閾值比較并將小于閾值的點(diǎn)加入種子點(diǎn),迭代至地面點(diǎn)集不再變化。利用國(guó)際攝影測(cè)重與遙感學(xué)會(huì)(international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),濾波總誤差小于經(jīng)典算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法能夠較好的濾除地物,適用于地形復(fù)雜的區(qū)域。
[Abstract]:The least squares algorithm is carried out under the condition of equal weight without prior knowledge and is not suitable for regions with complicated terrain. In order to solve this problem, an improved least-squares based data filtering method for lidar (light detection and arranging Li Dar is proposed. Firstly, the discrete point height is corroded, and the obtained height is compared with the original height, and the point less than the threshold condition is selected as the seed point. Secondly, according to the difference of elevation before and after corrosion, the points are given different weights, the least square principle is used to fit these seed points, and the difference between the fitting value and the actual height is calculated, and the specific threshold is compared and the points less than the threshold are added to the seed points. Iteration to the ground point set does not change. Using the data provided by the International Society of Photogrammetry and remote Sensing (international society for photogrammetry and remote sensing ISPRS), the total filtering error is smaller than that of the classical algorithm. The experimental results show that the algorithm can filter ground objects well and is suitable for complex terrain areas.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61175029) 陜西省自然科學(xué)基金(2011JM8015)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TN958.98

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 李r，

本文編號(hào)：2082365