《表1 不同算法滤波结果精度评定》

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《结合形态学和TIN三角网的机载LiDAR点云滤波算法》

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采用本文滤波方法对上述3组点云数据进行滤波实验，并将滤波后点云生成的DEM及ISPRS官网提供的标准参考数据生成的DEM分别显示如图6、图7、图8所示。从中可以看出本文算法对不同复杂度的场景点云数据都取得较好地滤波效果，可较好的滤除建筑物、树木等。为了定量分析本文滤波方法的有效性，根据ISPRS规定的I类误差（将地面点误分为非地面点的误差）、II类误差（将非地面点误分为地面点的误差）评价标准及标准参考数据对实验结果进行精度评定，结果统计如表1所示。从两类误差的数量来看，滤波结果中I类误差要明显多于II类误差，说明本文方法更加侧重于降低II类误差。其中，I类误差多发生在斜坡上低矮植被密集区域，说明本文算法在低矮地物密集的地区存在过滤波的现象。而在平坦地势上汽车等低矮的地物滤波结果中II类误差较为频繁，说明本文滤波算法易把低矮地物的激光脚点判别为地面点，对于此类地物本文算法的滤波效果仍有待提高。