基于地形坡度的滤波算法，其基本思想是地形急剧变化产生临近两点间高程差异很大的可能性很小，其中点属于地物点的可能性更大。显然，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。造成相临两点间高程变化明显的原因可能是两激光脚点分别位于地形表面和植被，或地形表面和其他地物，或是树的不同部位，或陡坎的不同部位。该方法是通过比较两点间的高差值的大小来判断拒绝还是接收所选择的点。两点间高差的阀值即滤波核函数定义为两点间距离的函数。为了保留倾斜地形信息，要适当调整滤波窗口尺寸的大小，并增加筛选阀值的取值，以保证属于地面点的激光点不被过滤掉。滤波参数的最优值的设置随着地形的变化而变化。确定的方法有两种种是通过通常的地形坡度都不超过度，所以可以将其定义为。二。通常观测值是有误差的，所以即使在同平面上所形成的点云，仍然是有所起伏的，因此需要再加上个观测值的误差，最后的核函数为二。为可以允许的激光雷达高程精度。的倍另外种方法是通过训练场来获得先验知识，然后确定核函数的参数和阀值。张小红，。武汉大学张小红提出种基于离散点的移动曲面拟合法滤波算法先选取种子区域，找种子区域内彼此相互靠近的最低的三点作为初始地面点，拟合个平面，然后以此平面作为基础，计算和这个面最近的那个点和这个面的拟合高程值，如果拟合高程值与观测高程值之差超过了阀值就将此点作为地物点滤除，如果小于阀值则将其做为地面点，然后加入改点重新拟合个平面。当拟合点数为时，保持点数不变，新增个地面点，就丢掉个最远老的点，然后不断重复上述步骤。此算法的核心是闽值的选取，如果闽值选取过大，就有可能保留些矮小地物，选取过小，会削平地形特征。张小红，刘经南，。加拿大卡加里大学的胡勇提出了种基于机载激光扫描单距离图像的生成算法，。该算法首先对原始距离图像数据进行预处理，剔除原始数据中可能包含的粗差点。这些粗差点主要来源于电力线路以及空中飞先给定的阈值，则接收该备选点为地面点否则就将其作为非地面点滤掉。用新接收的地面点与个初始地面点从新拟合成个空间曲面，对临近的激光脚点进行同样的判定处理。当拟合的地面激光脚点为个时，保持曲面的拟合点数不变，以后每接收个地面激光脚点就丢掉个最远的地面脚点，直到判断完所有的激光脚点。通过分析研究可以发现现有的滤波算法都有其自身的些缺陷。有的算法需要进行迭代运算，运行量较大绝大部分的滤波算法都假设区域内较低的点为地面点，高程较高的点为非地面点，而实际情况有时并非如此，在地形复杂区域可能会出现较大的误差很多算法都不是基于原始的离散点云数据进行处理，而是将原始数据内插成规则格网，以减少储存空间，使操作相对简单，而在数据内插中必然带来内插误差，这就使得滤波的精度降低现有的滤波算法很多都不能自适应地形的变化，对大型建筑物只能滤掉部分，而且有可能会滤掉些真实地形信息。机载滤波技术是从点云数据中提取地面点的数据处理技术。目前，国内外开展了广泛的研究。从算法的思想和原理来看，大部分滤波算法侧重法进行了深入的研究，分析总结了各种滤波算法以及现有算法的不足。在此基础上初步探讨了了基于曲率的点云数据剖面带滤波算法，基于不规则三角网剔除非地面点生成，并通过实验验证了算法的可行性，以及滤波效果。存在的不足和展望随着机载激光雷达技术的发展，其应用的领域也在不断的扩展，其硬件方面已经发展的很成熟，但在点云数据的后处理方面还存在很多的难题，这也制约了系统的推广。由于本人的能力问题，本文所做的工作有限，还存在很多的问题没有解决，提出的滤波算法存在很多的不足。基于曲率的点云数据剖面带滤波算法对原始的点云数据进行二维剖分，在定程度上损坏了数据的空间关系基于不规则三角网剔除非地面点生成算法在生成三角网时运算量较大，影响滤波的效率。算法的关键在于给定阈值的选取，这问题也是所有滤波算法的难点所在，算法都不能依据地形的变化自动调整阈值的大小，不能实现完全自动自适应地形的变化。机载激光雷达技术的研究是目前国内外研究的热点难点。其发展趋势主要有下几方面进步深入的研究机载激光雷达系统的误差来源和精度分析评定。机载激光雷达系统集成多个部分，因此分析各组成部分的误差来源，各部分间时间同步误差源以及如何消除减低这些误差是很重要的步骤。目前点云数据的后处理还处于研究发展阶段，几乎现有的算法都具有其自身的不足，有待进步的研究和改进。因此如何实现滤波分类的自动化和自适应性是目前的热点问题，也是国内外学者面对的巨大挑战。如何将机载激光雷达数据中的回波强度数据多重回波数据以及多波段影像数据等数据应用于点云数据的滤波分类地物提取等后处理，是目前众多学者研究和关注的问题。数都是基于高程突变的原理。基于高程突变原理的滤波算法有两个基本前提第个前提是在临近区域内非地面点高于地面点，也就是说在机载激光雷达扫描得到的数据，在经过预处理后，区域内的最低点就是真实的地面点。大多数滤波算法都基于这假设，寻找起始地面种子点。第二个前提是扫描区域内的地形比较平缓，不会出现比较剧烈的起伏变化。以这个前提为基础，依据定的数学原理，构造出用来判断种子点临近区域内激光脚点是否为地面点的判别函数，判别函数是滤波算法的核心部分。现有的滤波算法机载激光雷达系统经过多年的研究发展，硬件和系统技术已经很成熟，数据获取的精度也在不断提高，但数据后处理相对来说还是处于发展停滞状态，还有很多问题没有解决。国内外众多学者提出了多种滤波算法，目前机载数据滤波算法主要有形态学滤波算法线性迭代最小二乘滤波算法基于地形坡度滤波算法三角网迭代滤波算法移动曲面拟合滤波算法以及基于数据分割滤波算法等几种方法。移动窗口法是利用个大尺度的移动窗口找最低点计算出个粗劣的地形模型过滤掉所有高差以第步计算出的地形模型为参考超过给定阅值的点，计算个更精确的。然后重复几遍类似操作，在重复计算的过程中，移动窗口不断缩小。窗口最后的大小以及阀值的大小会影响最终结果。显然，这些过滤参数的设置取决于测区的实际地形状况，对于平坦地区，丘陵地区和山区，应该设不同的过滤参数值。于解变化关系映射到平面这样可表示为变换常数的选择为了使模拟滤波器与数字滤波器在低频处有较确切的对应关系，即在低频处有，当较小时有由式可知因而得则和式可重新写成即逼近情况双线性变换具备模拟域到数字域映射变换的总要求，现分析如下将代入到式则得或由上式可见，当时，当时,当时,。这就是说双线性变换把左半平面映射在单位圆的内部把平面的整个轴映射成单位圆，把右半平面映射在单位圆的外部。令，，则由式得所以由此得出模拟滤波器的频率和数字滤波器频率的关系式为图双线性变换的频率间非线性关系这公式的关系如图所示。可以看出，当时，，当时，,当时，。这就是说平面的原点映射为平面，点，而平面的正虚轴和负虚轴分别映射成平面单位圆的上半圆和下半圆。由上所述，可得如下结论模拟滤波器中最大和最小值将保留在数字滤波器中，因此模拟滤波器的通带或阻带变换成数字滤波器的通带或阻带。如果模拟滤波器是稳定的，则通过双线性变换后所得的数字滤波器也定是稳定的。由于平面的整个虚轴映射为平面上的单位圆，因此双线性变换法确实消除了脉冲响应不变变换法所存在的混叠误差，所以逼近是良好的。可见，在频率与间存在严重的非线性。例用双线性变换法设计阶低通数字滤波器，其通带截止频率，抽样频率令。试求该低通数字滤波器的传递函数画出该数字滤波器的级联型结构。解首先得到此数字滤波器的通带截止角频率预畸变，求出相应的模拟滤波器的通带截止频率由模拟滤波器的标准形式阶型推出数字滤波器的级联结构已知阶的型模拟滤波器的传递函数及其极点在平面上的分布如图所示。图平面上的分布易知可得，，，代入到当中，再带入双线性变换式，经整理后得到数字滤波器的级联型结构式。但整理的复杂度会随着阶数的增加而急遭增大。下面将对这个问题作般性推导。得出可以直接从模拟滤波器传递函数得到数字滤波器级联型结构式的公式。阶型模拟滤波器原型若将其分母多项式展开很明显，再带入和双线性变换式要整理成级联型将异常复杂。下面从圆上的共辘极点出发，来推导级联型的每级的表达式。得共轭极点可表示为即再由此每级都带入双线性变换式，就能得到数字滤波器的级联型结构式对于阶节对于阶节其中出版社,陈怀琛数字信号处理教程第版电子工业出版社,杨永才，丁兆国基于的数字滤波器的设计上海上海理工大学出版社,王树勋数字信号处理基础及实验北京机械工业出版社,童诗白，华成英模拟电子技术基础第三版北京高等教育出版社,基于地形坡度的滤波算法，其基本思想是地形急剧变化产生临近两点间高程差异很大的可能性很小，其中点属于地物点的可能性更大。显然，对于给定的高差值，随着两点间距离的减小，高程值大的激光脚点属于地面点的可能性就越小。造成相临两点间高程变化明显的原因可能是两激光脚点分别位于地形表面和植被，或地形表面和其他地物，或是树的不同部位，或陡坎的不同部位。该方法是通过比较两点间的高差值的大小来判断拒绝还是接收所选择的点。两点间高差的阀值即滤波核函数定义为两点间距离的函数。为了保留倾斜地形信息，要适当调整滤波窗口尺寸的大小，并增加筛选阀值的取值，以保证属于地面点的激光点不被过滤掉。滤波参数的最优值的设置随着地形的变化而变化。确定的方法有两种种是通过通常的地形坡度都不超过度，所以可以将其定义为。二。通常观测值是有误差的，所以即使在同平面上所形成的点云，仍然是有所起伏的，因此需要再加上个观测值的误差，最后的核函数为二。为可以允许的激光雷达高程精度。的倍另外种方法是通过训练场来获得先验知识，然后确定核函数的参数和阀值。张小红，。武汉大学张小红提出种基于离散点的移动曲面拟合法滤波算法先选取种子区域，找种子区域内彼此相互靠近的最低的三点作为初始地面点，拟合个平面，然后以此平面作为基础，计算和这个面最近的那个点和这个面的拟合高程值，如果拟合高程值与观测高程值之差超过了阀值就将此点作为地物点滤除，如果小于阀值则将其做为地面点，然后加入改点重新拟合个平面。当拟合点数为时，保持点数不变，新增个地面点，就丢掉个最远老的点，然后不断重复上述步骤。此算法的核心是闽值的选取，如果闽值选取过大，就有可能保留些矮小地物，选取过小，会削平地形特征。张小红，刘经南，。加拿大卡加里大学的胡勇提出了种基于机载激光扫描单距离图像的生成算法，。该算法首先对原始距离图像数据进行预处理，剔除原始数据中可能包含的粗差点。这些粗差点主要来源于电力线路以及空中飞先给定的阈值，则接收该备选点为地面点否则就将其作为非地面点滤掉。用新接收的地面点与个初始地面点从新拟合成个空间曲面，对临近的激光脚点进行同样的判定处理。当拟合的地面激光脚点为个时，保持曲面的拟合点数不变，以后每接收个地面激光脚点就丢掉个最远的地面脚点，直到判断完所有的激光脚点。通过分析研究可以发现现有的滤波算法都有其自身的些缺陷。有的算法需要进行迭代运算，运行量较大绝大部分的滤波算法都假设区域内较低的点为地面点，高程较高的点为非地面点，而实际情况有时并非如此，在地形复杂区域可能会出现较大的误差很多算法都不是基于原始的离散点云数据进行处理，而是将原始数据内插成规则格网，以减少储存空间，使操作相对简单，而在数据内插中必然带来内插误差，这就使得滤波的精度降低现有的滤波算法很多都不能自适应地形的变化，对大型建筑物只能滤掉部分，而且有可能会滤掉些真实地形信息。机载滤波技术是从点云数据中提取地面点的数据处理技术。目前，国内外开展了广泛的研究。从算法的思想和原理来看，大部分滤波算法侧