《表2 与经典移动曲面算法3类误差对比》

  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

《基于多级种子点优化的移动曲面滤波算法》

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

通过表2可以看出，两种算法都能取得较好的滤波效果，特别是对于规则建筑物区域，这是因为高差阈值对于规则建筑的判别能力强。经典算法Ⅰ类误差、Ⅱ类误差、总误差的平均值都低于17.62%，优化算法的3类误差的平均值更低，低于12.95%。但是两种算法对于地形起伏较大且不连续的区域滤波效果较差，例如Sample 41是高密度的不连续区域，经典移动曲面算法对该样本的Ⅰ类误差高达62.35%。其原因是经典移动曲面算法直接选取最低6个点作为种子点进行曲面拟合，种子点中存在粗差较大的点且地形不连续，使得拟合曲面与真实地形的差异较大。本文通过种子点的优化策略能有效地降低Ⅰ类误差，虽然Ⅱ类误差增加了2.69%，但是总误差降低了24.2%，滤波效果提升明显。