摘要：为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性,基于布料模拟滤波算法,提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法,对剔除粗差后的点云建立格网索引;其次利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程拟合高程值,通过计算真实高程与拟合高程差值实现高程归一化;然后使用布料模拟算法模拟布料下降过程得到地形布料的最终形态,进而通过阈值限定实现地面点提取。在地形复杂的测试区使用相同滤波参数进行算法改进前后对比测试,结果表明:改进算法的正确率由原CSF算法的88.9%提高到改进后算法的95.19%;I类误差、II类误差分别由9.71%、1.39%下降到4.57%、0.24%,且滤波时长由164 s缩减至60.9 s。本文提出的改进算法在保证大范围复杂场景区域滤波正确率的基础上,对不同地形具有较强的自适应性,且提高了滤波计算效率。

关键词：机载激光点云 点云滤波 布料模拟滤波 地形特征 高程归一化 

单位：湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室; 湖南湘潭411201