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文檔簡介
荒漠植被區(qū)機(jī)載LiDAR點云生成DEM算法研究
摘要:荒漠植被區(qū)的植被稀疏、地形復(fù)雜,傳統(tǒng)的DEM數(shù)據(jù)獲取方式難以滿足對該區(qū)域的需求。機(jī)載LiDAR技術(shù)由于其高精度、高效率等優(yōu)點,逐漸成為荒漠植被區(qū)DEM數(shù)據(jù)獲取的重要工具。本文以某荒漠植被區(qū)為研究區(qū)域,探索荒漠植被區(qū)機(jī)載LiDAR點云生成DEM算法,為荒漠植被區(qū)的資源調(diào)查、環(huán)境評估及規(guī)劃等提供支持和依據(jù)。
關(guān)鍵詞:荒漠植被區(qū),機(jī)載LiDAR,DEM算法,點云生成
1.引言
荒漠植被區(qū)分布廣泛,其地形和植被結(jié)構(gòu)因沙丘、礫石等復(fù)雜地貌特征而變化多樣。傳統(tǒng)的地形數(shù)據(jù)獲取手段如地面測量、航空攝影等存在著耗時、成本高等缺點,難以高質(zhì)量獲取荒漠植被區(qū)的DEM數(shù)據(jù)。而機(jī)載激光雷達(dá)(LightDetectionandRanging,簡稱LiDAR)技術(shù)由于其高精度、高效率等特點,為荒漠植被區(qū)DEM數(shù)據(jù)獲取提供了一種新的選擇。因此,研究荒漠植被區(qū)機(jī)載LiDAR點云生成DEM算法具有重要的理論與實際意義。
2.荒漠植被區(qū)機(jī)載LiDAR點云生成DEM算法的數(shù)據(jù)處理流程
荒漠植被區(qū)的DEM數(shù)據(jù)獲取主要包括點云數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理兩個關(guān)鍵步驟。點云數(shù)據(jù)采集階段通過機(jī)載激光雷達(dá)設(shè)備采集大量散射點云數(shù)據(jù),包括點云密集度、點云分辨率等多個參數(shù)。數(shù)據(jù)處理階段則通過一系列算法對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、插值等處理,生成DEM數(shù)據(jù)。
2.1點云濾波
點云濾波是點云數(shù)據(jù)處理的首要步驟,主要是通過對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲去除和異常點剔除,同時保留植被點的特點。在荒漠植被區(qū),植被稀疏,地表開闊,因此可采用高斯濾波、中值濾波等算法進(jìn)行噪聲去除和異常點剔除。
2.2點云分類
點云分類是將原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行植被點、地表點、建筑點等類別劃分的過程,為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)。常用的點云分類算法包括基于高度閾值、基于統(tǒng)計學(xué)特征以及基于深度學(xué)習(xí)的算法。
2.3點云插值
點云插值是將原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理,生成DEM數(shù)據(jù)的關(guān)鍵步驟。在荒漠植被區(qū),地形復(fù)雜,因此常用的插值方法有反距離加權(quán)法(IDW)、普通克里金法等。
3.研究案例
本文以某荒漠植被區(qū)為研究對象,采用機(jī)載LiDAR技術(shù)采集大量點云數(shù)據(jù),并通過自主開發(fā)的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,生成高精度的DEM數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示,所提出的算法能夠有效地濾除噪聲、剔除異常點,同時能夠準(zhǔn)確地劃分植被點和地表點,并生成精細(xì)的DEM數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的荒漠植被資源調(diào)查、環(huán)境評估及規(guī)劃等提供了重要的支持和依據(jù)。
4.結(jié)論
本文以某荒漠植被區(qū)為研究對象,探索荒漠植被區(qū)機(jī)載LiDAR點云生成DEM算法。實驗結(jié)果表明,所提出的算法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度、高效率的DEM數(shù)據(jù)生成,為荒漠植被區(qū)的資源調(diào)查、環(huán)境評估及規(guī)劃等提供了重要的支持和依據(jù)。未來的研究中,可以進(jìn)一步優(yōu)化算法,提高數(shù)據(jù)處理的效率和精度,以滿足荒漠植被區(qū)DEM數(shù)據(jù)獲取的需求本研究以某荒漠植被區(qū)為研究對象,通過機(jī)載LiDAR技術(shù)采集大量點云數(shù)據(jù),并運(yùn)用自主開發(fā)的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。實驗結(jié)果表明,所提出的算法能夠有效濾除噪聲、剔除異常點,并準(zhǔn)確劃分植被點和地表點,生成高精度的DEM數(shù)據(jù)。該研究為荒漠植被資
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