[发明专利]一种基于虚拟种子点的机载LiDAR地面点云滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于虚拟种子点的机载LiDAR地面点云滤波方法，属于机载LiDAR点云数据分类领域。本发明的步骤为：首先，将机载LiDAR点云格网化，利用格网内点云的分布维度和高程分布直方图构建地面虚拟种子点；其次，使用多尺度形态学对虚拟种子点评估，剔除不属于地面的虚拟种子点，并且对点云进行初步滤波；最后，利用评估后的虚拟种子点构建初始TIN网，迭代加密TIN网完成LiDAR数据的地面点云滤波。本发明既降低了滤波算法的时间耗费，又保证了滤波算法的滤波精度，并且适用范围广。

主权项

1.一种基于虚拟种子点的机载LiDAR地面点云滤波方法，包括以下步骤：步骤1：通过机载LiDAR系统，获取描述地表的LiDAR点云数据，用二维格网在XY平面上划分LiDAR点云数据，得到格网集合GridSet；步骤2：按照公式①～⑤计算GirdSet中的每个格网内点云三维分布维数特征参数D1、D2、D3，将D2>0.5的格网归为呈二维分布的格网集合GirdSet2，将D2≤0.5的格网归为非二维分布的格网集合GirdSet1，取格网集合GridSet2中的每个格网内点云在X、Y方向的平均值为虚拟种子点在X、Y方向的坐标值x、y，Z方向的高程分布直方图的峰值所对应的高程为虚拟种子点在Z方向的坐标值z，所有虚拟种子点构成虚拟种子点集合VP；S＝{X,Y,Z}‑mean({X,Y,Z})  公式①λ1，λ2，λ3＝eigenvalue(ST×S)  公式②步骤3：按照公式⑥～⑧，以初始窗口Wmin对虚拟种子点集合VP进行形态学运算并比较，将Δh>Mthrehold的点归为非地面点，然后按照公式⑨～⑩增加窗口尺寸和阈值，进行再一轮的形态学运算分类，重复执行此过程，直至窗口的尺寸大于最大建筑物的尺寸；Δh＝Zp‑d(e(p))  公式⑧Wk＝Wmin×2k  公式⑨Mthrehold＝S×Wk  公式⑩{X,Y,Z}表示格网内三维点云坐标的集合所形成的矩阵；(xp,yp,zp)是三维点云的坐标，Zp表示点p的高程值，Wk和Mthrehold表示第k次循环使用的窗口尺寸和阈值，S表示地面的坡度，w是窗口，即点的在XY平面上的领域；将集合VP中点分为两类，不属于地面点的种子点DS和真正属于地面的虚拟种子点GS，将DS剔除，保留真正属于地面的虚拟种子点GS构成集合VP′；步骤4：利用虚拟种子点集合VP′中的点构建初始TIN网，然后，根据初始TIN网模型，迭代地将待判定点集和GirdSet1中每个格网内满足判定条件的点加密到TIN网中，并更新TIN网，直至没有满足条件的点，加入TIN网的点被分为地面点，其他点被分为非地面点；所述待判定点集，DS所在格网内与DS高程差大于点云测量误差的点被分为待判定点集；步骤5：归并步骤3和步骤4的分类结果得到地面点集和非地面点集。