《表2 不同滤波方法误差对比Table 2 Comparison of errors from different filtering methods》

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《基于多回波及Fisher判别的陡坡点云滤波研究》

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由表2可知:对地形特征复杂的陡坡滤波时，在Ⅰ类误差中，数学形态学滤波方法最大，近一半的地面点被滤除，可见该方法剔除植被是以牺牲地形细节特征为代价的；本文方法和布料模拟滤波算法最小，对地形一些小突起特征保留较好。在Ⅱ类误差中，迭代三角网滤波方法最小，绝大部分植被被滤除；布料模拟滤波算法最大，仍有少量的低矮灌木未得到正确分类；本文方法较大，但能够满足陡坡DEM建立的需要。在总误差中，本文方法比其他3种滤波算法低，在陡峭山坡中具有更好的适应性和优越性。由以上分析可知，在陡峭山坡情况下，融合格网划分思想，基于多回波与Fisher判别的滤波方法整体效果良好，证明了该方法在地势复杂陡坡中的可行性和有效性。