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多因子激光雷达点云分区精简算法

Multi-factor LiDAR point cloud segmentation simplification algorithm

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激光雷达点云密度较大时会导致数据冗余,对点云数据的计算、存储及显示造成困难.本文针对激光雷达地形扫描点云的精简问题,提出了一种多因子分区点云精简方法.首先在改进点云组织方式的基础上,使用变异系数定权法并综合4种传统的点云特征提取因子,得到最终的综合评价因子,以划分特征点与非特征点;然后使用改进的八叉树将所有点依据其位置与数量划分为子集,并根据每个子集的特征点数量确定是否保留其中部分非特征点.该方法可更全面客观地对数据进行特征评估与选择,得到最具代表性的点,实现更高精度的精简.试验显示,多因子分区方法的误差比其他方法低20％～50％,且在整体试验区域精度的均匀性高5％～70％,证明该方法更优越.

石志远、徐卫明

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海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁 大连116018

激光雷达点云 精简算法 特征因子 改进的八叉树 变异系数赋权法

国家自然科学基金国家自然科学基金

6107100641871295

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(12)
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