城市机载点云滤波算法：多尺度分析与应用

"基于多尺度的城区机载点云滤波方法研究" 这篇论文研究的核心是针对城市地区的机载激光扫描数据（ALS），即点云数据的处理和滤波技术，以提取高质量的数字地面模型（DEM）。在城市环境中，点云数据往往包含地面点、建筑物点、植被点等多种复杂信息，因此，有效地滤波和分类这些点对于构建准确的地形模型至关重要。 论文提出了一个基于多尺度的由粗到细的滤波算法。首先，算法通过计算每个激光点与其周围邻域内其他点的几何特征值关系，对点云进行初步分类，分为平面点、边缘点和离散点三类。平面点通常代表大面积平坦的地面或建筑物表面，边缘点则表示地形或物体的边界，离散点可能是由于测量误差或复杂地形产生的。 接着，对初步分类的平面点进行区域跟踪和进一步细化。利用强度方差，将平面点细分为地面点、建筑物点以及未确定类别点。这一步骤有助于区分地面与非地面结构，如建筑物的顶部和平面。 然后，论文中采用了Delaunay三角网技术对地面点进行处理。Delaunay三角网是一种常用的点云三角化方法，它能有效地构建连续的表面模型。通过构建三角网，可以反向分析未确定点和边缘点，从而加密和优化地面点集，提高DEM的精度。 实验结果表明，该算法在城市地区的滤波效果显著，能够有效地提取地面点，同时保留建筑物和其他地物的特征。这为城市规划、灾害监测、地理信息系统等应用提供了更准确的基础数据。 论文的研究工作不仅贡献了一种新的点云滤波方法，还强调了多尺度和分类细化在处理复杂城市环境中的重要性。这种方法对于提高城市地区地形建模的效率和准确性具有重要意义，为后续的点云数据处理和分析提供了一种有效工具。