精度約束下基于機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)的DEM壓縮算法研究.pdf

1、機(jī)載激光雷達(dá)（LightDetectionAndRanging，LiDAR）能獲取高密度點云，已逐漸成為快速建立高精度DEM(DigitalElevationModel，數(shù)字高程模型)最有效的方法之一。然而，實際應(yīng)用中，往往并不需要如此龐大的數(shù)據(jù)量。另一方面，海量數(shù)據(jù)會加大數(shù)據(jù)處理難度，影響工作效率。國內(nèi)外學(xué)者對于LiDAR點云數(shù)據(jù)的壓縮算法，進(jìn)行了很多研究，也取得了很多顯著的成果。但是，如何更好地匹配地形，保留地形特征點依然是研究的重

2、點與難點。同時，針對一個具體的工程項目，在滿足實際應(yīng)用精度要求的情況下，對于點云數(shù)據(jù)壓縮的程度問題沒有一個明確的指標(biāo)。針對上述問題，本文開展了以下研究工作:
　　(1)查閱了國內(nèi)外關(guān)于機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)DEM壓縮算法的研究成果，對各種算法的優(yōu)點以及存在的問題進(jìn)行了歸納、總結(jié)。
　　(2)介紹了地形信息熵的概念，由于地形信息熵值能夠很好地表征地形復(fù)雜程度，在此基礎(chǔ)上嘗試改進(jìn)了一種基于地形信息熵的數(shù)據(jù)DEM壓縮算法。

3、　　(3)介紹了DEM精度分析的相關(guān)問題，包括DEM精度的概念、數(shù)學(xué)模型、評價方法以及評價指標(biāo)等等。
　　(4)重點研究總結(jié)了基于坡度的壓縮算法。結(jié)合對DEM精度的研究，提出了一種精度約束下基于機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)的DEM壓縮算法。
　　(5)結(jié)果表明，利用本文提出的精度約束下的機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)DEM壓縮算法能夠較好地將壓縮率與精度指標(biāo)對應(yīng)起來。得到了平地、丘陵、山地數(shù)據(jù)分別在壓縮率為10％～90％時的DEM精度指標(biāo)