【摘 要】
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针对采用单一渐进式形态学滤波处理机载激光雷达（LiDAR）数据时难以生成高质量数字高程模型（DEM）的问题，提出一种基于空间向量投影的后处理滤波方法，以剔除对DEM构建精度影响较大的近地面点。该方法以每个激光点为起点，以与距离它最近的9个网格最低点为终点构建向量，然后累加9个向量在Z方向上的投影，并将结果与预先设置的阈值比较，进而识别、分类当前激光点。为了验证所提方法的有效性，选取6组国际摄影测量
【基金项目】
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国家自然科学基金（41704036）；
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针对采用单一渐进式形态学滤波处理机载激光雷达（LiDAR）数据时难以生成高质量数字高程模型（DEM）的问题，提出一种基于空间向量投影的后处理滤波方法，以剔除对DEM构建精度影响较大的近地面点。该方法以每个激光点为起点，以与距离它最近的9个网格最低点为终点构建向量，然后累加9个向量在Z方向上的投影，并将结果与预先设置的阈值比较，进而识别、分类当前激光点。为了验证所提方法的有效性，选取6组国际摄影测量与遥感协会（ISPRS）提供的不同地形条件下的测试数据进行实验，分别将加入后处理滤波前后提取的地面点云生成1 m×1 m分辨率的DEM，并与同一研究区域的参考DEM进行线性拟合。结果表明：与单一渐进式形态学滤波算法相比，渐进式形态学滤波和基于空间向量投影的后处理滤波的组合算法在城市地区和地形连续的乡村地区可以获得更好的点云滤波精度和DEM构建精度，具有良好的适用性和可靠性。
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