基于动态阈值的机载LiDAR点云滤波法 
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Airborne LiDAR Point Cloud Filtering Algorithm Based on Dynamic Threshold
1 东华理工大学江西省数字国土重点实验室, 江西 南昌 330013
2 东华理工大学测绘工程学院, 江西 南昌 330013
3 中国地质大学(武汉)信息工程学院, 湖北 武汉 430074
4 湖北工业大学土木建筑与环境学院, 湖北 武汉 430068
5 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室, 江西 南昌 330013
图 & 表
图 1. 所提算法流程图
Fig. 1. Flow chart of proposed algorithm
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图 2. 二次滤波算法流程图
Fig. 2. Flow chart of second filtering algorithm
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图 3. 原始点云三维图
Fig. 3. Three-dimensional image of original point cloud
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图 4. 初次滤波后的地面点云
Fig. 4. Ground point cloud after first filtering
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图 5. 二次滤波后的地面点云
Fig. 5. Ground point cloud after second filtering
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图 6. 点云的三维曲面。(a)滤波前;(b)滤波后
Fig. 6. Three-dimensional surfaces of point cloud. (a) Before filtering; (b) after filtering
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图 7. 滤波效果的定性分析。(a)原始点云的数字表面模型;(b)真实地面点云对应的数字高程模型;(c)利用所提算法滤波后的数字高程模型;(d)点云的误差分布
Fig. 7. Qualitative analysis of filtering results. (a) Digital surface model of original point cloud; (b) digital elevation model of true groud points; (c) digital elevation model after filtering by proposed algorithm; (d) error distribution of point cloud
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表 1滤波的精度评价
Table1. Accuracy assessment of filtering%
| Error type | TypeⅠerror | TypeⅡerror | Total error |
|---|
| First filtering | 32.91 | 6.29 | 21.56 | | Second filtering | 15.15 | 12.86 | 14.23 |
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表 2滤波算法的精度对比
Table2. Accuracy comparison among filtering algorithms%
| Filtering algorithm | Elmqvist | Sohn | Axelsson | Pfeifer | Brocelli | Roggero | Wack | Sithole | Proposed method |
|---|
| Type Ⅰ error | 33.63 | 20.49 | 15.96 | 28.26 | 62.00 | 33.16 | 39.12 | 37.69 | 15.25 | | Type Ⅱ error | 4.38 | 12.17 | 3.65 | 2.41 | 2.53 | 3.88 | 3.38 | 3.49 | 12.86 | | Total error | 22.40 | 20.49 | 10.76 | 17.35 | 36.96 | 20.80 | 24.02 | 23.25 | 14.23 |
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表 3滤波结果的误差对比
Table3. Error comparison of filtering results%
| Sample | TerraScan | Proposed method |
|---|
| TypeⅠerror | TypeⅡerror | Total error | TypeⅠerror | TypeⅡerror | Total error |
|---|
| 12 | 21.49 | 1.12 | 11.55 | 7.57 | 7.21 | 7.39 | | 21 | 14.30 | 1.95 | 11.56 | 8.13 | 6.15 | 7.70 | | 22 | 14.51 | 2.56 | 10.78 | 2.23 | 17.02 | 6.80 | | 23 | 12.92 | 2.54 | 8.01 | 4.55 | 17.33 | 10.60 | | 24 | 16.38 | 3.98 | 12.97 | 7.29 | 19.78 | 10.68 | | 31 | 8.36 | 8.97 | 4.85 | 7.07 | 14.61 | 10.53 | | 41 | 25.10 | 0.74 | 13.15 | 14.75 | 16.08 | 15.42 | | 42 | 8.00 | 1.39 | 2.55 | 9.37 | 4.78 | 6.12 | | 51 | 0.41 | 0.29 | 1.13 | 0.49 | 18.92 | 4.48 | | 52 | 4.72 | 4.52 | 5.38 | 4.33 | 21.91 | 6.22 | | 53 | 3.62 | 11.01 | 4.02 | 7.00 | 18.02 | 9.44 | | 54 | 2.49 | 13.68 | 2.30 | 4.43 | 10.99 | 7.91 | | 61 | 1.60 | 4.81 | 1.71 | 3.41 | 7.21 | 4.54 | | 71 | 1.69 | 3.56 | 1.90 | 3.91 | 10.26 | 7.07 |
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惠振阳, 鲁铁定, 胡友健, 于宪煜, 夏元平. 基于动态阈值的机载LiDAR点云滤波法[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(6): 062802. Zhenyang Hui, Tieding Lu, Youjian Hu, Xianyu Yu, Yuanping Xia. Airborne LiDAR Point Cloud Filtering Algorithm Based on Dynamic Threshold[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(6): 062802.
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