【摘要】：針對現(xiàn)有的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法存在無法有效保留地形特征點(diǎn)或地形分類精度不高等問題,文章提出一種顧及地形特征的點(diǎn)云數(shù)據(jù)抽稀算法:利用點(diǎn)云中的局部極值點(diǎn)與點(diǎn)云邊界點(diǎn)作為種子點(diǎn)構(gòu)建不規(guī)則三角網(wǎng)(TIN);利用一定原則逐漸選取非種子點(diǎn)中的地形特征點(diǎn)加密TIN;然后采用一種臨近三角面的平面測試策略剔除三角網(wǎng)中可能存在的冗余點(diǎn),得到最終結(jié)果。測試結(jié)果表明:該算法在保證地形精度的前提下,能夠有效地減少冗余點(diǎn)數(shù)量;同時,為了提高算法的實(shí)用性,該文通過大量試驗(yàn)給出了算法中所需參數(shù)的最優(yōu)配置。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing LiDAR point cloud data thinning algorithm can not effectively retain the terrain feature points or the terrain classification accuracy is not high, this paper proposes a point cloud data thinning algorithm which takes into account the terrain characteristics: using the local extreme point and the point cloud boundary point in the point cloud as seed points to construct irregular triangulation net (TIN);, using certain principles to gradually select the terrain feature points in non-seed points to encrypt TIN;. Then a plane test strategy near the triangulation surface is used to eliminate the possible redundant points in the triangulation network, and the final results are obtained. The test results show that the algorithm can effectively reduce the number of redundant points on the premise of ensuring the accuracy of the terrain. At the same time, in order to improve the practicability of the algorithm, the optimal configuration of the required parameters in the algorithm is given through a large number of experiments.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院;中國測繪科學(xué)研究院;甘肅省地理國情監(jiān)測工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271374) 中國測繪科學(xué)研究基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)(7771504) 測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(B1506)
【分類號】：TN959.73

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本文編號：2511967