【摘 要】
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提出了一种基于移动最小二乘法的点云数据全自动滤波算法,该方法首先对LIDAR点云数据进行合理分块,并建立分块网格的动态四叉树空间索引,便于数据操作和管理。对分块网格中的
【机 构】
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郑州大学水利与环境学院,开封大学实验实训中心,河南省地质环境监测院
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提出了一种基于移动最小二乘法的点云数据全自动滤波算法,该方法首先对LIDAR点云数据进行合理分块,并建立分块网格的动态四叉树空间索引,便于数据操作和管理。对分块网格中的点云数据利用精简移动最小二乘法拟合出参考地形,将拟合得到的参考地形用于LIDAR点云高程阈值的迭代计算,将每次迭代前后高差小于阈值的点划为地面点,其余点划分为非地面点,迭代运算直至阈值满足要求为止。实验表明,精简移动二乘法效率高,计算量小,并且精度高,适合点云数据DEM（digital elevation model）拟合,利用该算法对LI
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