【摘 要】
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Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的＂伪特征点＂。这里首先通过定义特征点指数等
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,核工业北京地质研究院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130023110001);国家自然科学基金项目(41171306)
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Li DAR点云为小尺度地表形态的提取与表达提供了精确的数据源,但其高密度性与不确定性,导致应用Morse理论提取的特征点中含有大量的＂伪特征点＂。这里首先通过定义特征点指数等一系列概念,模拟特征点周围区域的地表形态,建立特征点重要性度量指标与计算方法;然后给出了地表重要特征点的提取算法;最后,进行了试验验证与分析。结果表明：提出的算法优于现有的持续值法与自然法则法,可以有效剔除＂伪特征点＂,实现基于Li DAR点云小尺度复杂地形的特征点精确提取与多层次表达。
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