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作为一种新兴的主动式遥感技术,机载LiDAR可以快速有效地获取目标区域的数字表面模型。在数字城市建设中,往往需要对其中的建筑物进行提取和重建,而建筑物特征提取的关键则是数据滤波,实现对DSM中地面点与非地面点的分类。为建立一种更为有效、稳健的滤波算子,本文拟探讨一种基于遗传算法的移动曲面拟合滤波模型,以克服传统的最小二乘准则对小数据窗口的测量误差明显的放大弊端;另外,通过引入坡度局域标准差,解决在较大地物中心因窗口尺寸较小带来的对地面点的误判,提高模型的适用性。结合相关的实验分析,检验其应用于LiD