典型文献
改进移动曲面最小二乘拟合的Lidar数据滤波优化
文献摘要：
机载激光雷达已允许快速生成大面积区域的高分辨率数字高程模型,但是自动识别密集建筑物或茂密植被所覆盖区域的地面点与非地面点还比较困难.提出了一种移动曲面拟合最小二乘迭代算法自动快速对Lidar数据进行滤波,该方法采用移动窗口加权迭代最小二乘法来选择种子点,基于自适应阈值,逐步对非地面点和地面点进行滤波和分类.在四个研究区域进行的试验表明,新的滤波方法可以将市区和茂密植被覆盖的地面和非地面点分开.对于Ⅰ类误差,新算法的错误范围是4.08％～9.40％,对于Ⅱ类误差,错误范围是2.48％～7.63％,对于总误差,错误范围是5.01％～7.40％.
文献关键词：
数字高程模型;机载激光雷达;滤波;Ⅰ类误差;Ⅱ类误差
中图分类号：
作者姓名：
刘政奇;甘淑
作者机构：
昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明650093;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,云南昆明650093
文献出处：
引用格式：
[1]刘政奇;甘淑-.改进移动曲面最小二乘拟合的Lidar数据滤波优化)[J].应用激光,2022(03):154-160
A类：
B类：
进移,最小二乘拟合,Lidar,数据滤波,滤波优化,机载激光雷达,快速生成,数字高程模型,自动识别,密集建筑物,茂密,密植,覆盖区域,面点,曲面拟合,迭代算法,移动窗口,迭代最小二乘法,种子点,自适应阈值,滤波方法,植被覆盖,新算法
AB值：
0.34239
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