引文格式：毛冬海, 李守军, 王锋, 等. LiDAR测量点云融合影像的分块滤波方法[J]. 测绘通报, 2021(10): 67-72,131.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2021.307.

图1 samp51样本点云散点

图2 samp51样本点云对应地面灰度影像

图3 融合点云和影像信息分块滤波生成DEM流程

图4 ppt基于图像特征的匹配点(☆代表对应匹配点位)

图5 地面影像灰度值分布直方图

图6 samp51区域林地相对密度分布

图7 区域三角网DSM模型

图8 基于DSM的区域坡度

图9 区域最优分块结果

表1包含了第Ⅰ类误差(弃真误差)、第Ⅱ类误差(取伪误差)和总误差(可行性)3个指标。计算这3个指标主要在于正确判断滤波后的结果中存在的真实结果和虚假结果的数量。本文以samp51原始点云中官方给定的真实地面点属性标签为参考数据，对本文方法滤波后的点云进行了点对点的比较，判断其是否为真实结果，并按照表中方法进行滤波误差的计算。

式中，MAE、RMSE分别为平均绝对误差、均方根误差；n为检查点个数；i为第i个检查点成果DEM高程和内插高程的偏差值。

图10 samp51区域栅格DEM(1 m分辨率)

图11 4种滤波算法滤波误差比较

由图11可知，本文算法的滤波误差在4种算法中最低，第Ⅰ类、Ⅱ类、总误差和平均误差分别为2.38%、4.44%、2.82%和3.21%,均处在较低的水平，其中平均误差为前三者的平均数，反映算法的调和滤波误差。分析表2可知，由本文分块滤功能波算法生成的DEM成果精度最高，高程平均绝对误差和均方根误差分别为0.100、0.157 m, 大大优化了DEM的生成效果。介绍以上定性和定量分析表明，本文提出的算法不仅可以较好地降低滤波误差，还可以大幅优化DEM的生成质量。

4 结 语

针对基于LiDAR点云滤波生成DEM过程中，常规滤波算法对复杂地形滤波误差大、生成DEM成果质量不佳的问题，本文提出了一种融合点云与影像信息分块滤波并生成D分类EM的算法。首先，基于图像特征点利用线性变换将点云与地面影像进行配准融合，充分分析、挖掘点云高程特征、光谱纹理、DSM趋势及坡度、密集林地分布状态等信息；然后，融合多元特征并对整体区域进行决策级最优分割，基于局部区域的多元细节特征对IPTD滤波算法作用范围进行改进并利用搜索法优化参数，得到最优且稳健的滤波结果；最后，基于滤波后总地面点采用自然邻域插值法得到DEM成果。试验结果表明：与基于二次曲面、坡度阈值、TIN滤波算法整体处理得到的滤波结果和DEM成果相比，本文算法可以显著地降低滤波误差，并大大提高DEM的生成效果。

作者简介

作者简介：毛冬海(1996-),男,硕士生,研究方向为无人机航空摄影测量与数据处理方法。E-mail:mdhwd1996@163.com

通信作者：李守军。E-mail:0911guang@163.com

初审：杨瑞芳

复审：宋启凡

终审：金 君

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