一种城区LiDAR点云数据的抽稀算法

编号 zgly0001706662

文献类型 期刊论文

文献题名 一种城区LiDAR点云数据的抽稀算法

作者 陈佩奇  赖旭东  李咏旭 

作者单位 武汉大学遥感信息工程学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2019年06期

年份 2019 

分类号 TN958.98 

关键词 泊松碟  测地距离  LiDAR  点云数据  抽稀  自适应采样 

文摘内容 当城区LiDAR点云数据密度较大时,存在大量的数据冗余,造成了计算量大、效率低、显示不便等一系列问题,使得建筑物的三维可视化及三维重建等应用受到较大挑战。针对该问题,结合泊松碟采样在测地空间中的地形自适应特点,提出了适用于城区LiDAR点云数据的抽稀算法。泊松碟采样随机将与已有采样点的测地距离大于某一阈值的点加入采样点集,并不断重复这一过程直至没有新的采样点加入为止。在此基础上,依据LiDAR点云数据的特点,定义了一种新的与所选点与其邻域内其他点间高度差标准差相关的加权测地距离,改进了泊松碟采样算法。该方法能有效调整城区建筑物的采样率,从而尽可能地保持建筑物的原始特征,并保留良好的可视化效果。四组对比实验结果表明了该算法的适用性及高效性。