基于置信區(qū)間估計(jì)理論的PTD算法種子點(diǎn)最優(yōu)選擇方法
發(fā)布時間:2021-04-06 21:03
茂密森林覆蓋山體是激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。漸進(jìn)式不規(guī)則三角網(wǎng)致密化(PTD)濾波算法對多種地形取得較好的濾波效果,但是PTD算法仍然存在最佳種子點(diǎn)選擇問題。文章基于PTD濾波算法種子點(diǎn)選取問題提出置信區(qū)間檢驗(yàn)方法,利用殘差,均方差和置信概率作為參考值,選擇最佳的初始種子點(diǎn),并且借助激光雷達(dá)的多重回波屬性,利用多次回波的高程差值對植被進(jìn)行初步判定。通過對置信區(qū)間-PTD濾波算法與經(jīng)典PTD濾波算法進(jìn)行定性和定量實(shí)驗(yàn)對比分析,結(jié)果證明,改進(jìn)型PTD濾波算法在森林覆蓋山體中獲得更佳的濾波效果。
【文章來源】:測繪工程. 2020,29(05)CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
PTD算法數(shù)學(xué)原理
PTD濾波算法選取格網(wǎng)內(nèi)的最低點(diǎn)默認(rèn)為地面種子點(diǎn),網(wǎng)格通過種子點(diǎn)連接構(gòu)建為初始TIN模型。圖2(a)為PTD算法種子點(diǎn)選取原理;圖2(b)為根據(jù)初始種子點(diǎn)構(gòu)建的初始TIN。將網(wǎng)格內(nèi)的未分類點(diǎn)按高程排序,每一個網(wǎng)格內(nèi)的未分類點(diǎn)根據(jù)高程排序,利用閾值距離d和角度α作為判斷未分類點(diǎn)屬性的依據(jù),逐次進(jìn)行迭代,直到遍歷完所有數(shù)據(jù)點(diǎn)。經(jīng)典PTD濾波算法將網(wǎng)格內(nèi)最低點(diǎn)默認(rèn)為地面點(diǎn),但是不同的格網(wǎng)大小會確定不同的種子點(diǎn)。不準(zhǔn)確的種子點(diǎn)存在于初始TIN中,在算法迭代過程中逐漸累積誤差,嚴(yán)重影響TIN網(wǎng)型的準(zhǔn)確性。
置信區(qū)間-PTD濾波算法流程圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于一體化聚類濾波的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)DTM提取[J]. 許穎,岳東杰. 大地測量與地球動力學(xué). 2017(01)
[2]基于形態(tài)學(xué)與區(qū)域生長的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波[J]. 谷延超,范東明,余彪,張金花. 大地測量與地球動力學(xué). 2015(05)
[3]小光斑激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測森林樹高研究進(jìn)展[J]. 邢艷秋,尤號田,霍達(dá),孫小添,王蕊. 世界林業(yè)研究. 2014(02)
[4]一種基于虛擬網(wǎng)格與角度限制的LiDAR點(diǎn)云迭代濾波算法[J]. 周玉娟,陳仁喜,廖敏. 測繪工程. 2013(02)
[5]LIDAR點(diǎn)云濾波算法分析——以ISPRS測試實(shí)驗(yàn)為參考[J]. 周曉明,馬秋禾,許曉亮,楊靖宇,王楠. 測繪工程. 2011(05)
[6]基于漸進(jìn)三角網(wǎng)的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波[J]. 隋立春,張熠斌,張碩,陳衛(wèi). 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2011(10)
本文編號:3122139
【文章來源】:測繪工程. 2020,29(05)CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
PTD算法數(shù)學(xué)原理
PTD濾波算法選取格網(wǎng)內(nèi)的最低點(diǎn)默認(rèn)為地面種子點(diǎn),網(wǎng)格通過種子點(diǎn)連接構(gòu)建為初始TIN模型。圖2(a)為PTD算法種子點(diǎn)選取原理;圖2(b)為根據(jù)初始種子點(diǎn)構(gòu)建的初始TIN。將網(wǎng)格內(nèi)的未分類點(diǎn)按高程排序,每一個網(wǎng)格內(nèi)的未分類點(diǎn)根據(jù)高程排序,利用閾值距離d和角度α作為判斷未分類點(diǎn)屬性的依據(jù),逐次進(jìn)行迭代,直到遍歷完所有數(shù)據(jù)點(diǎn)。經(jīng)典PTD濾波算法將網(wǎng)格內(nèi)最低點(diǎn)默認(rèn)為地面點(diǎn),但是不同的格網(wǎng)大小會確定不同的種子點(diǎn)。不準(zhǔn)確的種子點(diǎn)存在于初始TIN中,在算法迭代過程中逐漸累積誤差,嚴(yán)重影響TIN網(wǎng)型的準(zhǔn)確性。
置信區(qū)間-PTD濾波算法流程圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于一體化聚類濾波的機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)DTM提取[J]. 許穎,岳東杰. 大地測量與地球動力學(xué). 2017(01)
[2]基于形態(tài)學(xué)與區(qū)域生長的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波[J]. 谷延超,范東明,余彪,張金花. 大地測量與地球動力學(xué). 2015(05)
[3]小光斑激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測森林樹高研究進(jìn)展[J]. 邢艷秋,尤號田,霍達(dá),孫小添,王蕊. 世界林業(yè)研究. 2014(02)
[4]一種基于虛擬網(wǎng)格與角度限制的LiDAR點(diǎn)云迭代濾波算法[J]. 周玉娟,陳仁喜,廖敏. 測繪工程. 2013(02)
[5]LIDAR點(diǎn)云濾波算法分析——以ISPRS測試實(shí)驗(yàn)為參考[J]. 周曉明,馬秋禾,許曉亮,楊靖宇,王楠. 測繪工程. 2011(05)
[6]基于漸進(jìn)三角網(wǎng)的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波[J]. 隋立春,張熠斌,張碩,陳衛(wèi). 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2011(10)
本文編號:3122139
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