《表2 实例2点云改进的渐进形态学滤波与CSF误差和效率对比分析》

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《基于区域特征分割的密集匹配点云渐进形态学滤波》

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实例2来自Pleiades卫星立体影像密集匹配点云，GSD为0.5 m，点云点数为76 626 394，所选区域为靠近海洋的混合区域，既有丘陵，又有平坦区域，其中还包括建筑物和植被。图4（a）地形由右上的丘陵向左下的平坦区域、海面过渡。对区域内丘陵和平地部分分别观察滤波效果，图4的左面表示平坦地区的滤波结果，右面表示丘陵地区的滤波结果；其中图4（b1）左为滤波前的平地点云，中央存在明显建筑物，图4（b2）为滤波前的丘陵点云。图4（c）和图4（d）用CSF布料模拟的滤波结果，滤波格网分辨率设为0.5 m和1 m，在分辨率设为0.5 m时很明显平地点云中建筑物中心部分没有过滤完全，丘陵地带细节保留较好，类梯田处有部分地面点云被滤除；在分辨率设为1 m时虽然建筑物完全过滤掉了，但是丘陵地带中地面点尤其是类梯田区域点云丢失，如果后期构建三角网该地区因没有细节会变成一块平坡，由此可以看出该算法针对平地山地混合区域的滤波效果并不理想。图4（e）是本文提出的基于特征的渐进形态学方法滤波结果，平地的建筑物过滤成功率很高，山地也较好地保留了地形，尤其是类梯田区域细节保留较好；与人工编辑的点云分类进行定量比较，效率和误差对比结果见表2。