【PTD】DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models利用自適應TIN模型從鐳射掃描器資料生成DEM

尘寰肆漓發表於2024-06-25
APT模型
  • 地面點濾波：區分地表和地物
  • 【濾波-不適用場景】地表複雜、不連續的地區（如密集的城市地區和複雜的建築工地）
  • 【ALS點雲資料特徵】亞隨機分佈，三維，唯一z~(x,y)值-高程
  • 【影響因素】點雲密度(根據具體應用調整)、多回波配準(海拔變化-如建築物的邊緣)、振幅/反射率配準(輻射資訊)
  • 【資料】TopEye系統 精度0.1-0.3m
  • 【過濾filtering定義】剔除不需要的測量值，如從地面和植被測量值的混合物中找到地表
  • 【規則網格插值的資訊損失】相似座標不同海拔；在處理鐳射資料時應使用原始資料，直到可以根據物件進行表示和歸納
  • 【新點新增到TIN】要符合閾值引數
  • 【迭代TIN加密過程】選擇種子點-迭代計算引數並和閾值比較-所有的點被分類為地面/物體
  • 【PTD引數】到TIN的距離、到頂點的角度
  • 【PTD引數閾值】統計表面法線角度/高程差的直方圖，取中值
  • 【資料統計範圍】init，沿掃描線，所有資料；之後，僅TIN中點
  • 【TIN種子點】基於使用者定義的網格；網格大小grid_size基於該區域最大的結構型別maximum_building_size；PTD演算法對種子點的選擇不敏感；建議50~100m
  • 【不連續曲面截斷和映象點處理】不太懂 ch3.4
  • 【模擬資料】梯田和陡峭山坡，最終角度閾值：3°；僅地面點錯分為非地面點
  • 【飛行資料】最終角度閾值：3°、2°、6°；對於道路和鋪設路面等堅硬表面，平均差值低於 0.05 米；而在茂密的灌木叢中，鐳射測量值會高於真實表面。
  • 【高密度點雲】大於1 point/m2
  • 【評估】和DEM比較、DEM插值、準確鐳射點；高程平均誤差/標準差；

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