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经典移动曲面滤波算法由于算法简练,适用范围广泛且滤波效果较好,适用于多种地形。但是传统移动曲面滤波方法存在较多缺陷,如计算阈值参数难以确定、各个格网间阈值参数缺少相关性、分类主要依据高差阈值及水平距离相关性较小等缺点。文中提出层次聚类算法,将三维地形转换为二维平面,利用相邻点水平距离和高差构建数据集,进行聚类判断点云的属性,采用ISPRS提供的15组样本,定性和定量分析本算法的滤波精度。为验证本聚类算法的优越性和科学性,同时与改进型移动曲面和PTD滤波算法进行精度对比,充分说明本算法相较于其他算法的