LiDAR点云粗差剔除

资 源 简 介

LiDAR点云粗差剔除

详 情 说 明

LiDAR点云数据中的粗差剔除是三维重建和地形分析的重要预处理步骤。文章将介绍一种基于高程分段统计和格网化分析的双重过滤算法。

该算法采用分阶段处理策略，首先对高程维度进行统计分析。以0.1米为间隔将整个高程范围划分为多个区间，统计每个高程段内包含的LiDAR点数。通过设定合理的频数阈值，那些落在低密度高程段的孤立点将被识别为粗差。这种方法特别适合处理明显偏离主体高程分布的异常点。

第二阶段采用空间格网分析方法。算法自动计算最优格网尺寸，采用每平方米点数的平方根倒数作为格网边长，确保每个格网都有足够的采样点。对每个格网内的点云计算平均高程，然后统计各点与格网平均高程的偏差。基于3σ准则，那些偏离均值超过三倍标准差的点将被标记为粗差。

这种组合算法既能捕捉全局分布的异常值，又能识别局部区域的离群点，相比单一方法具有更好的鲁棒性。实际应用中可根据数据特点调整高程分段间隔和格网大小参数，在保持主要地形特征的同时有效剔除测量噪声和粗差。