机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法

机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一.本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法.利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波.首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学"开"算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果.对同一区域机载LiDAR点云数据,通过"二面角法"与"渐进三角网法"进行滤波处理.实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征.