机载LIDAR点云数据滤波及建筑物点群分割研究的中期报告.docx

该【机载LIDAR点云数据滤波及建筑物点群分割研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【机载LIDAR点云数据滤波及建筑物点群分割研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。机载LIDAR点云数据滤波及建筑物点群分割研究的中期报告本次研究旨在探讨机载LIDAR点云数据的滤波与建筑物点群分割方法,以提高点云数据处理、分析的准确性和效率。本中期报告将分为三部分:数据预处理、滤波和点群分割。一、数据预处理在数据预处理阶段,我们首先对点云数据进行了坐标系转换和去除地面噪声。具体来说,我们使用了GPS和IMU的数据对点云进行了坐标系转换,使其与地面坐标系匹配,以便进行后续的数据处理。然后,我们使用一种基于地面过滤算法的方法,去除了点云数据中的地面噪声,以减少后续处理的数据量。二、滤波在滤波阶段,我们使用了一种基于泊松采样算法的方法,对点云数据进行了滤波处理。具体来说,我们首先使用了一种非常规的网格结构,以提高数据的采样率。然后,我们利用泊松分布采样算法对采样后的数据进行了滤波处理,以减少噪声和提高数据的精度。三、建筑物点群分割在建筑物点群分割阶段,我们使用了一种基于局部模型的方法,对滤波后的点云数据进行了建筑物点群分割。具体来说,我们使用了一种基于聚类分析的方法,将点云数据分为不同的局部模型区域。然后,我们将建筑物点群从非建筑物点群中分离出来。总结:本研究主要研究了机载LIDAR点云数据的滤波和建筑物点群分割方法。数据预处理环节主要进行了坐标系转换和去除地面噪声两个操作;滤波环节使用了一种基于泊松采样算法的方法,具有较好的滤波效果;建筑物点群分割环节利用了一种基于局部模型的方法,可以有效地分离建筑物点群。下一步,我们将在已有的方法基础上进行深入的优化,以提高数据处理的效率和精度。