基于融合滤波算法的湖区点云处理及应用

作者：张红月; 石信肖^*

来源：应用激光, 2023, 43(09): 123-133.

DOI：10.14128/j.cnki.al.20234309.123

• 点云
• 无人机
• 湖区
• 滤波

湖区作为我国重要的地理环境资源，获取该区域高精度地形对于生态保护、环境治理有着重要意义。为获取湖区高精度地形数据，研究点云数据下的多种滤波方法。同时考虑到渐进加密三角网滤波和布料模拟滤波本身的特性，为减少种子点选取以及地形起伏对滤波算法的影响，引入渐进加密三角网滤波和布料模拟滤波融合滤波方法，借助噪声点约束，分别处理大尺度和小尺度噪声，得到较为干净的点云，随后采用CSF多尺度获取待定种子点，以TPS插值的方式完成最终种子点的获取，最后进行三角网加密得到地面点。以微山岛3处特殊区域(建筑区、植被区、鱼塘区)为例分别进行测试分析，比较分析了3种方法的适用性。其中使用融合滤波算法的3组数据总体误差为0.19%、2.96%和7.32%,相较于PSD和CSF滤波算法的总误差分别减小了22.44%和3%,13.57%和1.39%,24.02%和14.14%。虽然在鱼塘区3种算法的总误差有所增加，但融合滤波算法精度仍为最优，结果表明融合滤波方法精度最高，更适用于多类型复杂区域的点云滤波。