基于区域预测的LiDAR点云形态学滤波算法

简介：
本研究提出了一种新颖的LiDAR点云处理技术——区域预测形态学滤波算法，专门针对地面与非地面点分类问题。该方法结合了形态学操作和机器学习的预测能力，有效提升噪声去除及细节保留性能，在地形测绘等领域展现出广阔应用前景。 点云数据滤波是机载激光雷达（LiDAR）数据处理研究中的一个重要问题之一。本段落提出了一种基于区域预测的LiDAR 点云数据形态学滤波算法，该算法通过建立规则格网并去除粗差点来对实验区域进行分块处理，进而使用各个分块区域的高程标准差预测地形坡度参数s，并逐步执行渐进式形态学滤波以最终确定地面点。本段落所提出的算法的优点在于可以根据不同区域地形起伏情况自适应地调整阈值来进行滤波操作。通过利用国际摄影测量与遥感学会（ISPRS）提供的测试数据进行实验，结果表明该方法能够有效去除非地面物体的点并保留地面点，并且还能显著降低总误差。