陈曦亮,王 雪,毕晓伟

(1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西 西安 710064; 2.咸阳师范学院,陕西 咸阳 712000)

0 引 言

LiDAR(Light Detection and Ranging)技术是一种主动式的遥感技术，这一技术使用的是激光设备发出的脉冲信号照射到地面，记录每个脉冲信号从发出到打到地面点上返回所用的时间，利用时间和光速就可以计算出传感器设备到地面某点的距离，运用GPS全球定位系统和INS惯性导航系统确认激光发射中心的三维坐标和姿态倾角[1]。获得的点云数据有目标地面点的三维坐标信息，可以依次通过后续处理得到相关产品。这项技术具有可以全天候作业，可以获取常规摄影测量无法获取的困难地区的三维信息，作业周期短，生产费用相对较低，不需要昂贵的测图设备，在困难地区精度高于摄影测量的精度以及可以直接获取目标地物的DEM而不需要再次进行新的人工处理等优点[2]。

在对获取的点云数据进行处理的过程中，滤波的过程是相当关键的一步，如何找到一个最好的滤波方法是很多人研究的目的[3-4]。滤波方法有很多，具体可分为数学形态学滤波、TIN滤波、统计分析滤波、基于调整点云表面的滤波、分类与分割的滤波以及多尺度滤波等[5]，还有布料模拟滤波。每种方法都有其优缺点。基于分类和分割的方法比较适合城市地区，但对植被茂盛的地区有效性较低。TIN滤波的可靠性得到过很多证实，但对于地形不连续的区域滤波效果不太好[6]。统计分析滤波可以避免人为的参数调节，但稳定性较差。……