一种改进的基于平面拟合的机载lidar点云滤波方法

在分析现有方法优劣的基础上,提出一种改进的基于平面拟合的机载lidar点云滤波方法。首先基于区域生长算法对重采样的lidar数据图像分割,提取最大连通区域为初始地面,然后基于坡度阈值剔除初始地面内的地物点,最后对筛选后的地面点克里金插值实现滤波。采用国际摄影测量与遥感学会(isprs)提供的测试数据进行实验,研究了设置不同坡度阈值对滤波结果产生的影响。结果表明,坡度阈值取0.5时滤波效果最优,整体错误率仅为4.29%。与传统的基于平面拟合的滤波方法相比较,该方法更简单实用。