基于机载LiDAR数据的林下地形提取算法比较与组合分析

激光雷达(LiDAR)克服了传统测量技术的缺点, 成为了获取DEM的新型手段。针对不同地形林区,选择合理的点云滤波算法,是提取林下地形的关键步骤。本研究在黑龙江省凉水自然保护区内选择了3块具有代表性的区域,分别为平缓山地林区、陡峭山地林区和复杂地区。以1:10 000地形图矢量化生成的高精度DEM为参考,评价了迭代线性最小二乘法、基于坡度法、不规则三角网法(TIN)点云滤波算法在3种地形的适应性。结果表明:不同算法有不同的适应区域。3种方法在平缓山地林区都具有良好的效果,决定系数(R2)均达到了0.98,均方根误差(RMSE)均低于0.21 m。迭代线性最小二乘法在复杂地区滤波效果最好,R2为0.94,RMSE为0.21 m;不规则三角网法在陡峭山地林区效果最好,R2为0.99,RMSE为1.43 m。但是,单一的方法在复杂区域情况下、陡峭山地林区,有明显的分类误差,会将植被分为地面点。为提高林下地形提取精度,本文提出不同滤波方法的组合双重滤波,结果表明,迭代线性最小二乘法和不规则三角网方法组合可以在减少参数调整情况下得到良好滤波效果,对复杂地区、陡峭山地林区滤波效果大大改善。