检索结果-内蒙古大学图书馆

地矿测绘 2025年第1期41卷 12-17页

作者：朱舒文谢文湖南省水文地质环境地质调查监测所湖南长沙410100

布料模拟滤波被广泛认为是提取地面点云最有效的方法之一,针对该算法提取边坡地面点云参数设置复杂、地形起伏地区提取效果较差的问题,设计了一种基于四叉树的改进布料模拟滤波算法。该方法使用地面三维激光扫描点云获取的高密度边坡点... 详细信息

布料模拟滤波被广泛认为是提取地面点云最有效的方法之一,针对该算法提取边坡地面点云参数设置复杂、地形起伏地区提取效果较差的问题,设计了一种基于四叉树的改进布料模拟滤波算法。该方法使用地面三维激光扫描点云获取的高密度边坡点云,建立四叉树并依据高程差划分起伏与非起伏节点,对不同节点自动设置布料模拟滤波参数。实验结果表明,提出的算法较现有算法效率提升了至少10%,地形起伏较大边坡地面点云提取精度至少提升4.98%。

关键词：布料模拟滤波边坡点云地面点云提取四叉树

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一种顾及地形特征的布料模拟滤波改进方法

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遥感技术与应用 2019年第6期34卷 1261-1268页

作者：李雅盟李朝奎王书涵方军湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室

为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性,基于布料模拟滤波算法,提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法,对剔除粗差后的点云建立格网索引;其... 详细信息

为了提高激光点云滤波算法在地形复杂区域的精度、效率以及自适应性,基于布料模拟滤波算法,提出了一种面向大范围复杂场景的顾及地形特征的点云滤波方法。该方法首先采用基于坡度的动态格网分割方法,对剔除粗差后的点云建立格网索引;其次利用每个格网的邻域格网中的最低点建立曲面方程拟合高程值,通过计算真实高程与拟合高程差值实现高程归一化;然后使用布料模拟算法模拟布料下降过程得到地形布料的最终形态,进而通过阈值限定实现地面点提取。在地形复杂的测试区使用相同滤波参数进行算法改进前后对比测试,结果表明:改进算法的正确率由原CSF算法的88.9%提高到改进后算法的95.19%;I类误差、II类误差分别由9.71%、1.39%下降到4.57%、0.24%,且滤波时长由164 s缩减至60.9 s。本文提出的改进算法在保证大范围复杂场景区域滤波正确率的基础上,对不同地形具有较强的自适应性,且提高了滤波计算效率。

关键词：机载激光点云点云滤波布料模拟滤波地形特征高程归一化

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一种改进布料模拟滤波的地面点云提取方法

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测绘科学 2023年第5期48卷 120-128页

作者：李昊陈壮董振川尚金光张献州西南交通大学地球科学与环境工程学院成都611756 成都市勘察测绘研究院成都610081

针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题,提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理,以实现点云降采样和去噪;利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提... 详细信息

针对传统布料模拟滤波应用在城市竣工测绘中地面点云提取准确性较差的问题,提出了一种基于法线微分的布料模拟滤波算法。该方法先对输入的稠密点云进行预处理,以实现点云降采样和去噪;利用布料模拟滤波对预处理后的点云进行初步的地面提取;最后通过引入法线微分算子,过滤限定阈值外的向量域以分割出目标尺度对应的地面点与非地面点,从而实现地面点云的精确提取。实验结果表明:与渐进形态学滤波和传统的布料模拟滤波相比,该方法能够有效地将地面点与非地面点区分开,实现在大范围复杂城市竣工测绘场景下地面点云的精确提取。

关键词：城市竣工测绘地面激光点云点云去噪优化布料模拟滤波法线微分

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虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波

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测绘通报 2022年第2期 73-76,77页

作者：石壮杜全叶王庆栋马东岭崔琰兰州交通大学甘肃兰州730070 中国测绘科学研究院北京100830 山东建筑大学山东济南250102

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内... 详细信息

为了提高倾斜影像密集匹配点云滤波算法在地形复杂场景的精度、效率及自适应性,针对传统的布料模拟滤波算法的不足,本文提出了一种基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法。该方法首先构建带有缓冲区的虚拟格网;然后将虚拟格网按其范围内的点云坡度划分为平地、缓坡、陡坡3种类型;最后针对不同类型的虚拟格网,使用相应的布料参数进行布料模拟滤波,从而实现倾斜影像匹配点云在地形复杂场景中的点云滤波,与单一参数的布料模拟滤波进行对比试验。结果表明,基于虚拟格网分类的布料模拟滤波方法结果更接近于目视解译,该方法适合混合地形滤波。

关键词：影像匹配点云点云滤波虚拟格网地形特征布料模拟滤波

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顾及地物邻域特征的LiDAR点云布料模拟滤波优化

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激光与红外 2023年第1期53卷 51-56页

作者：宋晨洋王强高德涵庞家颖吴欣怡张虎天津师范大学地理与环境科学学院天津300387

布料模拟滤波算法在LiDAR点云的地物分离中起到重要作用。但是,此方法得到的地面点云中往往含有残留的非地面点云,导致滤波分类结果不彻底、不准确。本文提出一种顾及地物邻域特征的布料模拟LiDAR点云滤波自动优化算法,可以快速精准地... 详细信息

布料模拟滤波算法在LiDAR点云的地物分离中起到重要作用。但是,此方法得到的地面点云中往往含有残留的非地面点云,导致滤波分类结果不彻底、不准确。本文提出一种顾及地物邻域特征的布料模拟LiDAR点云滤波自动优化算法,可以快速精准地解决这一问题。首先,对LiDAR点云进行布料模拟滤波处理,在其分类结果的基础上对非地面点云进行组件分割,得到具有缓冲区域的一系列点云子集;其次,拟合子集所在地面点云得到主平面,对地面点云进行高程归一化处理;最后,利用第三势差算法对每块地面点云进行滤波优化处理。选取三组有代表性的实验数据进行测试,结果表明:相较于布料模拟滤波算法,本文方法整体精度得到提升,尤其是在布料模拟滤波算法的Ⅱ类误差上有着明显优化效果,Ⅱ类精度平均提升12.3%,可有效解决布料模拟滤波算法分类结果中存在残留的问题。

关键词： LiDAR点云布料模拟滤波组件分割高程归一化第三势差

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基于LiDAR数据的布料模拟滤波算法的适用性分析

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激光技术 2018年第3期42卷 410-416页

作者：张昌赛刘正军杨树文左志权兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 中国测绘科学研究院摄影测量与遥感所北京100830 甘肃省地理国情监测工程实验室兰州730070

为了解决现有点云滤波算法设置参量多、滤波效果不理想、难以操作等问题,采用最新的布料模拟滤波算法,根据简单的物理过程构建虚拟格网模拟地形表面,并针对复杂地形的点云数据进行定性和定量滤波验证。结果表明,其Ⅰ类误差在5.7%、Ⅱ类... 详细信息

为了解决现有点云滤波算法设置参量多、滤波效果不理想、难以操作等问题,采用最新的布料模拟滤波算法,根据简单的物理过程构建虚拟格网模拟地形表面,并针对复杂地形的点云数据进行定性和定量滤波验证。结果表明,其Ⅰ类误差在5.7%、Ⅱ类误差在3.4%以内,但针对部分混合有平坦和陡坡的局部区域滤波效果并非理想;在满足滤波精度的同时,可在30s内完成数百万个点的滤波,甚至在数秒内完成数十万个点的滤波。该算法所需参量很少、效率非常高,能满足绝大多数复杂地形数据的滤波要求。

关键词：遥感点云滤波机载激光探测与测量布料模拟滤波

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基于地形认知的布料模拟滤波算法

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计算机科学 2023年第1期50卷 156-165页

作者：孟华儒吴国伟大连理工大学软件学院辽宁大连116621

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)可以反映一个地区的地形特征,具有广泛的科研应用。对激光雷达点云数据进行点云滤波以提取地面点,并对地面点进行插值是构建DEM的常用步骤,其中在点云滤波过程中使用的滤波算法直接影响到最... 详细信息

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)可以反映一个地区的地形特征,具有广泛的科研应用。对激光雷达点云数据进行点云滤波以提取地面点,并对地面点进行插值是构建DEM的常用步骤,其中在点云滤波过程中使用的滤波算法直接影响到最终构建的DEM的精度。布料模拟滤波(Cloth Simulation Filtering,CSF)算法作为一种点云滤波算法,具有模型简单、滤波效率高等优点,其针对平坦地区的滤波精度较高,但在处理复杂地形时会因布料模型的内部弹力以及重力惯性等因素,导致滤波结果的精度较差。为了提升CSF算法在处理复杂地形时的滤波精度和地形适应性,提高其构建DEM的精度,提出了基于地形认知的布料模拟滤波算法(Cloth Simulation Filtering Algorithm with Topography Cognition,CSFTC)。该算法提出了地形认知模型,基于点云数据点的局部分布特征构建认知模型,并将其扩展为粗精度数字高程模型(Rough Digital Elevation Mo-del,R-DEM);通过点云地形归一化实现宏观地形趋势与微观地形细节的分离;最终使用经典CSF算法结合R-DEM实现了点云滤波。文中设计了CSFTC算法与经典CSF算法的对比实验,CSFTC算法的平均总误差率从9.30%下降到5.10%,平均Ⅱ类误差率从30.02%下降到8.46%。实验结果表明,与经典CSF算法相比,CSFTC算法在平坦地区的滤波精度小幅上升,对复杂地形的滤波精度明显上升,提升了算法的地形适应性;Ⅱ类误差显著下降有助于提高构建的DEM的精度。

关键词：地形认知模型点云布料模拟滤波数字高程模型地形归一化

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结合轴角变换的布料模拟滤波算法及其在水库库区中的应用

结合轴角变换的布料模拟滤波算法及其在水库库区中的应用

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作者：初柏霖辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

水库是我国水利资源管理中不可或缺的组成部分,其在供水、防洪抗旱等方面具有重要作用。随着科学技术的不断发展,利用无人机机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)配合单波束无人船获取水库库区点云生成高程数字模型(Digital... 详细信息

水库是我国水利资源管理中不可或缺的组成部分,其在供水、防洪抗旱等方面具有重要作用。随着科学技术的不断发展,利用无人机机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)配合单波束无人船获取水库库区点云生成高程数字模型(Digital Elevation Modal,DEM)已成为测绘领域中的重要手段。LiDAR点云数据处理研究中,点云滤波是关键的一步,准确的滤波结果对后续处理如数字高程模型生成的准确性及精度至关重要,成为LiDAR研究中的重要技术问题之一。本文针对水库库区的机载LiDAR点云数据生产DEM过程中滤波效率及效果问题,提出了结合轴角变换的布料模拟滤波算法,以烟台地区曲家口安夼水库和东风水库的机载LiDAR点云数据作为实验数据进行了方法验证,本文的主要研究内容与成果如下:(1)分析研究区LiDAR点云数据的分布特点以及水库库区地貌特征,根据手动去噪后的点云数据将研究区划分出具有代表性的五个实验区,参考现有的滤波算法,使用坡度滤波算法(Selective Binary and Gaussian Filtering Algorithm,SBF)与布料模拟滤波算法分(Cloth Simnlation Filter,CSF)分别对各个实验区进行滤波操作,对滤波结果分别进行定性分析与定量分析。结果表明相较于坡度滤波算法料,布料模拟滤波算法具有一定的优越性,但其在处理水库库区中的陡峭地形时,易出现山顶信息被剔除或非地面点被错误保留的情况。(2)针对布料模拟滤波算法在水库库区存在的滤波效果问题,本文提出一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法并通过实验进行验证其可行性。该方法根据坡度信息对实验区域进行分块操作,并根据点云具有的旋转不变性特点,通过正交投影公式求出各个方向上的偏移量,并通过轴角变换将点云信息水平化,最后采用布料模拟滤波算法进行点云滤波,获得准确的地面点云。实验结果表明:在不同试验区中,改进算法的总误差分别由原陡坡场景下CSF算法的0.54%、0.92%、0.52%、0.63%,下降到改进后算法的0.44%、0.87%,0.39%以及0.46%。且滤波时长分别从15.6s、18.8s、16s,11.3s下降到6.3s、4.7s、2.6s以及2.4s。实验结果表明本文提出的结合轴角变换的布料模拟滤波算法具有良好的滤波效果,达到了研究目的。并将该方法应用于水库库区水上水下一体化模型构建中,得到更为精准的水库库容结果,为水库库区的测绘和管理提供了有力的支持,这对于确保水库的安全运营具有非常实际的应用价值。该论文有图73篇,表5个,参考文献62篇。

关键词：点云滤波轴角变换布料模拟滤波激光雷达点云数字高程模型

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基于布料模拟滤波和点云泊松曲面重建技术的土方量计算方法研究

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城市勘测 2024年第3期 128-133页

作者：唐为峰高照祥田强杨森花向红东营市勘察测绘院山东东营257091 武汉大学测绘学院湖北武汉430079

提出了一种基于布料模拟滤波和点云泊松曲面重建技术的土方量计算方法,该方法首先通过靶标将多站数据进行配准,获得测区的整体点云数据,然后采用布料模拟滤波算法(Cloth Simulation Filter, CSF)剔除植被等非地面点,获取地面点云,第三,... 详细信息

提出了一种基于布料模拟滤波和点云泊松曲面重建技术的土方量计算方法,该方法首先通过靶标将多站数据进行配准,获得测区的整体点云数据,然后采用布料模拟滤波算法(Cloth Simulation Filter, CSF)剔除植被等非地面点,获取地面点云,第三,采用泊松曲面重建的方法对地面点云进行三维重建,依据设计要求,通过设置格网宽度得到三维模型的体积,从而实现区域土方量计算。最后,通过选择多阶次拟合来分析格网尺寸对土方量计算精度的影响。

关键词：点云数据布料模拟滤波泊松曲面重建土方量计算精度分析

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基于高程归一化的布料模拟滤波算法

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计算机与现代化 2021年第5期 6-12页

作者：陈曦亮王雪毕晓伟长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710064 咸阳师范学院陕西咸阳712000

点云的滤波处理是LiDAR数据处理中一个非常重要的环节,即分离出点云数据中的地面点和非地面点,为后续的数据处理打下基础。本文在传统的渐进式数学形态学滤波和布料模拟滤波方法的基础上,考虑到渐进形态学滤波对于地面点分离的效果尚可... 详细信息

点云的滤波处理是LiDAR数据处理中一个非常重要的环节,即分离出点云数据中的地面点和非地面点,为后续的数据处理打下基础。本文在传统的渐进式数学形态学滤波和布料模拟滤波方法的基础上,考虑到渐进形态学滤波对于地面点分离的效果尚可,也就是能基本保留所有的地面点,但由于其地形的自适应性较弱,高差阈值随着地形坡度的变化也有着不稳定性使得一部分非地面点容易被当成地面点,而布料模拟滤波算法具备运行效率高的优点,且布料模拟滤波在地形平坦地区的滤波效果较地形起伏大的地区滤波效果更好。因此在渐进形态学滤波结果的基础上建立目标区域的粗DEM栅格数据,然后对目标区域点云数据中各点的高程值进行一个归一化处理,消除目标区域中地形有起伏的因素给布料模拟滤波结果带来的影响。最后采用ISPRS官方网站的3组标准数据样本的实验结果表明,相比于传统的渐进式形态学滤波的结果其I类误差降低,相比于未进行归一化过程的布料模拟滤波算法的结果其II类误差降低,而其总误差均降低,达到较好的滤波效果。

关键词：点云数据布料模拟滤波精度数学形态学滤波 DEM 归一化

来源：评论

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