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摘要
为了对无人机航测数据中的点云孔洞进行修补，将最小二乘支持向量机算法LS-SVM和遗传算法GA优化的反向传播神经网络算法BP进行线性组合，构建一种加权组合模型，用于散乱点云数据中的孔洞修补。通过两种修补方法的误差进行两者的加权组合，建立出与两种修补方法误差相关的加权组合模型，并将加权组合模型的修补结果与单一使用最小二乘支持向量机、遗传算法优化的BP神经网络两种修补方法的修补结果进行残差和内外符合精度的比较与分析。结果表明：采用加权组合模型得到的点云修补结果内外符合精度较高，且具有更强的稳定性，为无人机获取的点云数据提供了一种有效的孔洞修补方法。
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单位广西空间信息与测绘重点实验室; 桂林理工大学
