基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

隋立春; 张熠斌; 张硕; 陈卫

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

隋立春, 张熠斌, 张硕, 陈卫

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2011 > 36(10): 1159-1163

隋立春, 张熠斌, 张硕, 陈卫. 基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(10): 1159-1163.

引用本文:

隋立春, 张熠斌, 张硕, 陈卫. 基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(10): 1159-1163.

SUI Lichun, ZHANG Yibin, ZHANG Shuo, CHEN Wei. Filtering of Airborne LiDAR Point Cloud Data Based on Progressive TIN[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(10): 1159-1163.

Citation:

SUI Lichun, ZHANG Yibin, ZHANG Shuo, CHEN Wei. Filtering of Airborne LiDAR Point Cloud Data Based on Progressive TIN[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(10): 1159-1163.

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

¹长安大学地质工程与测绘学院,西安市雁塔路126号710054;²吉林省地质环境监测总站,长春市朝阳区建设街2838号130021

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40971306);国家国土资源部国土资源大调查资助项目¹212010914015)

详细信息

作者简介:
隋立春,教授,博士,现从事影像分析、LiDAR数据处理理论研究、软件开发及InSAR研究。

中图分类号: P237.3

Filtering of Airborne LiDAR Point Cloud Data Based on Progressive TIN

¹ College of Geology Engineering and Geomatics,Chang'an University,126 Yanta Road,Xi'an 710054,China;² Jilin Geological Environmental Monitoring Station,2838 Jianshe Road,Changchun 130021,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40971306);国家国土资源部国土资源大调查资助项目¹212010914015)

摘要: 机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算法能有效地滤除不同尺寸的建筑物、低矮的植被和其他地物,地形特征保持较好。最后选取了不同区域的点云数据进行了滤波试验和算法验证。
- LiDAR /
- TIN /
- 点云数据 /
- 滤波
Abstract: Airborne LiDAR point cloud data filtering is not only the key to obtain high-precision Digital Elevation Model,but also one of the difficulties and the focus in the current study of the LiDAR point cloud data post-processing.In this paper,the method is proposed for filtering LiDAR point cloud data based on progressive TIN and the details of filter principle is described.Firstly,LiDAR point cloud data is organized by regular grid and Triangulated Irregular Network(TIN),seed points are selected by regional sub-block method or mathematical morphology.Then,an initial sparse TIN is created from the seed points and densified upward and ground points are extracted in an interactive process.In experiments it is shown that the filter method can effectively remove different sizes of buildings,low vegetation and other objects,and keep topographical features better.Finally,the point cloud of different regions is selected to do the experiment,and the shaded relief maps for the grids generated from unfiltered and filtered LiDAR point cloud data are shown.
- LiDAR /
- TIN /
- point cloud /
- filtering

[1]	周唯, 彭认灿, 董箭. 顾及飞机姿态角的滩涂LiDAR强度数据修正法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(8): 1249-1257. doi: 10.13203/j.whugis20170261
[2]	盛庆红, 张斌, 肖晖, 陈姝文, 王青, 柳建峰. 直线簇约束下的地面LiDAR点云配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(3): 406-412. doi: 10.13203/j.whugis20150292
[3]	于彩霞, 王家耀, 黄文骞, 许坚. 基于LiDAR点云提取海岸线的二值图像化改进方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(7): 897-903. doi: 10.13203/j.whugis20150103
[4]	广, 马洪超, 张良, 付晶. 顾及地形断裂线的LiDAR点云滤波方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 474-478. doi: 10.13203/j.whugis20130579
[5]	卢昊, 庞勇, 徐光彩, 李增元. 机载激光雷达全波形数据与系统点云差异的定量分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 588-593. doi: 10.13203/j.whugis20130443
[6]	孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.
[7]	高广, 马洪超, 张良. 利用合成算法从LiDAR数据提取屋顶面 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1225-1230.
[8]	吴军, 李伟, 彭智勇, 刘荣, 唐敏. 融合形态学灰度重建与三角网分层加密的LiDAR点云滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1298-1303.
[9]	程亮, 李满春, 龚健雅, 单杰. LiDAR数据与正射影像结合的三维屋顶模型重建方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 208-211,216.
[10]	王永波, 杨化超, 刘燕华, 牛晓楠. 线状特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(9): 1057-1062.
[11]	胡举, 杨辽, 沈金祥, 吴小波. 一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 318-321.
[12]	钟良, 马洪超, 管海燕, 刘鹏飞. 利用安置角检校进行机载LiDAR点云数据与同步影像快速配准 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1035-1038.
[13]	孙杰, 马洪超, 钟良. 利用LiDAR点云的真正射影像遮蔽检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(8): 948-951.
[14]	王宗跃, 马洪超, 彭检贵, 高广. 基于LiDAR数据生成光滑等高线 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1318-1321.
[15]	张永军, 吴磊, 林立文, 赵家平. 基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 936-940.
[16]	钟成, 李卉, 黄先锋, 李德仁. 利用6元组松弛法自动配准LiDAR数据与航空影像 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(12): 1426-1430.
[17]	曾齐红, 毛建华, 李先华, 刘学锋. 建筑物LiDAR点云的屋顶边界提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(4): 383-386.
[18]	徐前祥, 廖明生, 杨建思. 基于距离限制的机载激光数据滤波方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 605-608.
[19]	蒋晶珏, 张祖勋, 明英. 复杂城市环境的机载Lidar点云滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(5): 402-405.
[20]	万幼川, 徐景中, 赖旭东, 张圣望. 基于多分辨率方向预测的LIDAR点云滤波方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(11): 1011-1015.

点击查看大图

计量

文章访问数: 1451
HTML全文浏览量: 68
PDF下载量: 766
被引次数: 0

基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波

¹长安大学地质工程与测绘学院,西安市雁塔路126号710054;²吉林省地质环境监测总站,长春市朝阳区建设街2838号130021

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40971306);国家国土资源部国土资源大调查资助项目¹212010914015)

作者简介:
隋立春,教授,博士,现从事影像分析、LiDAR数据处理理论研究、软件开发及InSAR研究。

收稿日期: 2011-08-18
刊出日期: 2011-10-05

中图分类号: P237.3

关键词:

LiDAR /

TIN /

点云数据 /

滤波

摘要: 机载LiDAR点云数据滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是目前LiDAR点云数据处理领域研究的重点和难点之一。提出了基于渐进三角网的机载LiDAR点云数据滤波方法,首先以规则格网和不规则三角网组织数据,采用区域分块法或数学形态学法选取种子地面点建立初始稀疏三角网,通过不断向上加密三角网提取地面点。试验结果表明,该算法能有效地滤除不同尺寸的建筑物、低矮的植被和其他地物,地形特征保持较好。最后选取了不同区域的点云数据进行了滤波试验和算法验证。