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复杂地形下林区机载LiDAR点云去植被算法研究

一、引言

1.研究背景和意义

随着遥感技术的快速发展，机载LiDAR（LightDetectionand

Ranging，激光雷达）技术已经成为获取高精度三维地形数据的重要

手段。在复杂地形下的林区，机载LiDAR技术能够穿透茂密植被，获

取地面和植被的高精度三维信息。然而，由于植被的遮挡和干扰，直

接从LiDAR点云数据中提取地形信息变得非常困难。因此，研究复杂

地形下林区机载LiDAR点云去植被算法具有重要的理论意义和应用

价值。

2.国内外研究现状及发展趋势

目前，国内外学者已经提出了许多基于机载LiDAR点云数据的去

植被算法。这些算法大致可以分为两类：基于点云分类的去植被算法

和基于地形特征提取的去植被算法。前者通过分类器将点云数据分为

地面点和植被点，后者则通过提取地形特征来识别地面点。然而，这

些算法在处理复杂地形下的林区数据时，往往受到植被类型、地形起

伏等因素的影响，导致去植被效果不理想。因此，针对复杂地形下林

区机载LiDAR点云去植被算法的研究仍然是一个具有挑战性的课题。

3.研究目的和主要内容

本文旨在研究一种适用于复杂地形下林区机载LiDAR点云数据

的去植被算法。首先，对机载LiDAR点云数据进行预处理，包括数据

格式转换、点云配准与拼接、噪声滤除与数据压缩等步骤。然后，提

取地形特征和植被特征，为后续的机器学习模型提供训练样本。接着，

设计并实现基于机器学习的点云去植被算法，并通过实验验证算法的

性能和效果。最后，对实验结果进行分析和讨论，总结研究成果并提

出未来研究方向。

二、机载LiDAR点云数据获取与处理

1.机载LiDAR系统原理及数据获取

机载LiDAR系统通过向地面发射激光脉冲并接收反射回来的信

号来测量距离，从而获取地面和物体的三维坐标信息。在林区飞行时，

机载LiDAR系统能够穿透茂密植被，获取地面和植被的高精度三维信

息。这些数据通常以点云的形式存储，每个点包含三维坐标、反射强

度等信息。

2.点云数据预处理

为了提高后续处理的效率和准确性，需要对原始点云数据进行预

处理。预处理的主要步骤包括：

（1）数据格式转换：将原始数据转换为统一的格式，便于后续

处理和分析。

（2）点云配准与拼接：将不同航带或不同时间的点云数据进行

配准和拼接，形成一个完整的三维场景。

（3）噪声滤除与数据压缩：去除由于设备误差、环境干扰等因

素产生的噪声点，同时对数据进行压缩以降低存储和处理成本。

三、复杂地形下林区点云特征提取与分析

1.地形特征提取

地形特征是指地表形态的结构性特征，如坡度、坡向、地形起伏

度等。这些特征对于识别地面点和植被点具有重要意义。本文将从点

云数据中提取以下地形特征：

（1）坡度：计算每个点的坡度值，反映地面的倾斜程度。

（2）坡向：确定每个点的坡向类别，反映地面的朝向。

（3）地形起伏度：计算一定范围内地面的高低起伏程度，反映

地形的复杂程度。

2.植被特征提取

植被特征是指与植被生长状况相关的特征，如植被高度、植被覆

盖度、植被类型等。这些特征对于识别植被点和区分不同植被类型具

有重要意义。本文将从点云数据中提取以下植被特征：

（1）植被高度：计算每个点的植被高度值，反映植被的生长状

况。

（2）植被覆盖度：计算一定范围内植被的覆盖程度，反映植被

的茂密程度。

（3）植被类型：根据植被高度、反射强度等特征识别不同的植

被类型，如乔木、灌木、草地等。

四、基于机器学习的点云去植被算法研究

1.算法原理及框架设计

本文提出了一种基于机器学习的点云去植被算法。该算法首先利

用训练样本学习一个分类器，然后将分类器应用于待处理的点云数据

中，实现地面点和植被点的自动分离。算法的框架设计主要包括以下

步骤：

（1）训练样本制作与标注：从已处理的点云数据中选取一定数

量的样本点进行标注，作为训练样本。标注时需要将样本点分为地面

点和植被点两类。

（2）特征提取与选择：从训练样本中提取相关特征，如地形特

征、植被特征等。然后对这些特征进行选