孙　蒙　顾和和

1　中国矿业大学环境与测绘学院，徐州市大学路1号，221116

基于微分形态学断面的机载LiDAR数据滤波新方法

孙蒙1顾和和1

1中国矿业大学环境与测绘学院，徐州市大学路1号，221116

摘要：提出一种基于微分形态学断面的机载LiDAR点云数据滤波新方法。该方法由点云数据构建规则格网，去除粗差点；对构建的每一个格网进行多尺度分解，获取初始地面点及地物点；分别利用曲面逼近及微分形态学断面构建DTM(digital terrain model)，通过阈值函数判别二者之间的残差，确定最终地面点。使用国际摄影测量与遥感学会提供的测试数据进行实验，并与8种经典滤波算法比较分析，表明该方法能够有效去除地物点和保留地面点，并降低总误差。

关键词：微分形态学断面；多尺度分解；数学形态学；滤波；精度评定

LiDAR可低成本、快速、大范围、实时获取高精度三维点云[1]，被广泛应用到构建数字高程模(digital elevation model,DEM)及获取各种图像产品[2-3]。由于受建筑物、植被和车辆等地物的影响，原始三维点云中含有非地面点，为此需对其进行滤波处理[4]。经典滤波算法有基于内插[5-6]、坡度[7-8]和形态学的滤波[9]等。基于内插的滤波方法认定地球表面为连续变化的曲面，通过一个起始DEM逐步从备选点筛选并内插加密实现分类目的，易受初始DEM的影响且误差会随迭代过程积累。基于坡度的滤波方法需量测两点之间的高差或坡度，通过预设的坡度阈值完成分类，易受地形变化及阈值选取的影响，滤波方法自适应性不强。……