DEM粗差权值衰减迭代探测算法研究

U212.2%P228.4; 为剔除经滤波处理后的机载激光雷达(LIDAR)地面点云数据中的残留非地面点,提高由其制作生产的数字高程模型(DEM)的精度,提出一种基于LIDAR点云数据所生成的不规则分布数据DEM粗差权值衰减迭代探测算法.该算法将滤波后残留的非地面点视为DEM粗差,基于地理学局部地形相似性原理,根据数据点密度及地形起伏变化程度确定局部窗口并进行二次曲面拟合,求解局部窗口内各数据点高程残差值,从而构建粗差相关检验量来定位粗差点.同时,该算法借鉴选权迭代粗差定位法思想,通过迭代,不断衰减含粗差观测点的权值,从而不断减小其对局部窗口二次曲面拟合产生的不良影响,降低地面点被误判为粗差点...

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Published in铁道勘察 Vol. 50; no. 2; pp. 27 - 32
Main Author 李文威
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中铁二院工程集团有限责任公司,成都 610031 2024
Subjects
gross error detection
数字高程模型
railway survey
iteration method with variable weights
机载激光雷达
LIDAR
铁路勘测
DEM
选权迭代
粗差探测
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ISSN1672-7479
DOI10.19630/j.cnki.tdkc.202309220001

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Summary:U212.2%P228.4; 为剔除经滤波处理后的机载激光雷达(LIDAR)地面点云数据中的残留非地面点,提高由其制作生产的数字高程模型(DEM)的精度,提出一种基于LIDAR点云数据所生成的不规则分布数据DEM粗差权值衰减迭代探测算法.该算法将滤波后残留的非地面点视为DEM粗差,基于地理学局部地形相似性原理,根据数据点密度及地形起伏变化程度确定局部窗口并进行二次曲面拟合,求解局部窗口内各数据点高程残差值,从而构建粗差相关检验量来定位粗差点.同时,该算法借鉴选权迭代粗差定位法思想,通过迭代,不断衰减含粗差观测点的权值,从而不断减小其对局部窗口二次曲面拟合产生的不良影响,降低地面点被误判为粗差点的概率.通过实验验证,该算法能有效提升DEM粗差探测率并极大降低粗差误判概率,粗差剔除率为98.02%,粗差误判率为1.71%.
ISSN:1672-7479
DOI:10.19630/j.cnki.tdkc.202309220001