《表3 点云噪声的主要类型、特征和I-Site Studio的处理方案》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《岩溶区公路边坡监测TLS点云处理与3D场景构建研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

点云数据的滤波去噪主要是从丰富的地表点云数据中剔除冗余数据而提取出所需测量目标的点云数据的过程。地面点云数据的滤波去噪主要是针对扫描过程中测区产生的空间噪声点，包括空气中的粉尘、水滴、地表植被以及扫描对象表面的其他非要素性地物。根据噪声点的空间分布特征，噪声点大致可以分为四类[17]：飘移点、孤立点、冗余点和混杂点（表3）。点云的滤波去噪是一个复杂的过程，目前主要采用的去噪方法有两种[17]：可视化交互方法直接删除和利用点云去噪算法进行剔除。针对不同类型的噪声点，I-Site Studio平台提供了不同的滤波去噪算法，主要包括：按多边形过滤、孤点过滤、按反射强度过滤、按地形过滤和按最小间距过滤等多种算法（表3）。因此，在地面点云数据的滤波过程中需要充分考虑不同的地面要素特征，选择适当的滤波算法，并制定出具有针对性的滤波去噪方案（表3）。