《表2 广州数据测区不同方法错误率结果对比》

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《一种地形自适应的机载LiDAR点云正则化TPS滤波方法》

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注：加粗数据代表在单个测区某类方法的错误率在同类方法中最小。

为客观评价本文方法的有效性，在广州实验区域使用主流的半全局滤波方法（Semi-Global Filter，SGF）、布料模拟滤波算法（Cloth Simulation Filter，CSF）、TerraSolid软件的三角网渐进加密算法（Progressive TIN Densification，PTD）和无正则化TPS滤波方法作为对照。本文方法和其他4种对比滤波方法的最终滤波错误率统计见表2，本文算法在广州测区总体错误率在2.49%～8.27%之间，平均值为4.14%。根据表2统计结果，本文滤波方法在一类错误率方面具有明显优势（一类错误率平均值为2.21%)，9个测区中有8个一类错误率最低，很少有地面点分类为非地面点，地面细节保留较为完好。二类错误率方面，本文方法处于居中水平，几种对比算法在不同测区各自表现出一定优势，其中综合表现较优秀的是SGF算法（5.04%）和PTD算法（5.55%），本文方法在二类错误率表现略逊于二者（5.82%）。在总体错误率方面，本文方法在9个测区中有7个保持总体错误率最低。