程铁洪廖永福胡冬清

（1.江西省电力设计院 江西南昌 330096；2.江西省交通设计研究院 江西南昌 330209）

1 概述

随着机载激光雷达 （Light Detection and Ranging，LiDAR）技术的发展，它在各行各业得到了广泛的应用，尤其是机载激光雷达能快速准确的获取地面物体的三维坐标，使得生成大规模、高精度的DEM已经越来越方便。但原始点云中不仅含有地面点，还有较多的非地面点。因此，通过机载激光雷达技术获取地面点的三维坐标，进而生成DEM，首先要解决的就是滤波问题，LiDAR点云数据滤波就是从原始的LiDAR点云中滤掉非地面点，保留有效的地形信息。目前主要的滤波算法包括Lindenberger［1］和 Kilian［2］等人提出的数学形态学滤波算法、Axelsson［3］提出逐渐加密三角网(TIN)滤波算法以及Kraus和 Pfeifer［4］提出的线性预测滤波算法等。

大部分的机载LiDAR点云滤波算法的基本原理是基于邻近激光脚点高程突变的原理，基于该原理有以下几个基本假设：（1）一定范围内的局部区域高程最低点为地面点；（2）扫描的区域相对比较平缓，没有剧烈的地形起伏［5-6］；（3）地形曲面由一片片连续光滑的空间曲面所构成。各种滤波算法都有一定的局限性，而线性预测滤波算法对不同地形的适应性较好，处理结果精度较高，因此被广泛的使用。

传统的线性预测滤波算法仍存在以下不足：（1）噪声点的影响，噪声点对后期地形趋势面的拟合效果和滤波参数设置都有较大影响，原算法未考虑噪声点的影响；（2）数据分块大小固定，原算法未考虑不同地形条件应合理分块的情况；……