《表5 滤波误差和Kappa系数的平均值》
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《基于布模拟算法在LiDAR点云中生成数字高程模型》
由于实验研究的6组区域地形不同,CSF算法设置的几个参数也不相同,因此对每一个研究区域确定好GR后,通过设置不同的Hcc,以滤波算法的三种误差评价方法和Kappa系数确定算法的最佳参数后提取原始数据中的地面点,结果如表4所示。可以发现,6组研究区域的距离阈值Hcc分别为1.0、0.3、1.4、0.5、0.6、0.5时,Kappa系数最大,分别为0.876、0.954、0.910、0.851、0.911、0.932,对于Kappa系数相同的,筛选原则为Xtotal和XtypeI为最小。可认为此时算法提取地面点的精度最高,效果最好。统计的滤波误差平均值如表5所示,可以发现,CSF算法适合多种地形,6组研究区域中XTotal最大为6.77%,整体Kappa系数保持在0.850以上,这表明CSF算法进行点云滤波提取的地面点效果很好,能够将大部分地面点提取出来,为生成高精度的DEM提供了保障。
图表编号 | XD00222345100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.10 |
作者 | 张凡、李华山、江涛 |
绘制单位 | 山东科技大学测绘科学与工程学院、中交华南勘察测绘科技有限公司、山东科技大学测绘科学与工程学院 |
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