布料模拟滤波方法在铁路勘测LiDAR中的应用

利用机载LiDAR建立数字高程模型(DEM),点云滤波是至关重要的一环。铁路勘察项目地形复杂多变,传统的点云滤波算法需要根据地形的复杂程度设置不同的参数,且无法适应陡坡、狭长地物和间断的复杂地形场景区域。为提高点云滤波精度,降低参数设置经验门槛,介绍一种基于布料模拟的点云滤波算法(CSF)。该方法通过将原始点云进行倒置,模拟布料覆盖倒置点云表面的物理过程,分析布料粒子节点与邻近激光点之间的相互作用,从而确定布料节点位置产生地面近似值,最后通过比较布料节点生成的近似表面和原始点云之间的距离,以及设置的阈值提取原始点云的地面点。实验结果表明,该方法总误差低于11%,kappa系数优于92%,与传统的点云滤波算法相比,CSF算法具有滤波效果好、参数设置少、普适性强等优点。