【摘要】：德国斯图加特大学的Lindenberger采用数学形态学方法对机载激光雷达测量数据进行开运算，过滤剖面式激光雷达数据，并利用自回归过程改善开运算结果。而机载激光雷达数据是随机离散分布的三维数据点集，不存在逻辑一维有序的特性。形态学算法在大多数图形图像处理软件包中都有，但这些软件大都采用规则格网数据结构。该方法可结合不同尺寸大小的窗口重复进行，最后考虑各点的权内插出DEM。
德国斯图加特大学的Lindenberger采用数学形态学方法对机载激光雷达测量数据进行开运算，过滤剖面式激光雷达数据，并利用自回归过程改善开运算结果(Lindenberger，1993)。自回归过程算法要求数据点有序，因此，它只适用于剖面式激光脚点数据。而机载激光雷达数据是随机离散分布的三维数据点集，不存在逻辑一维有序的特性。形态学算法在大多数图形图像处理软件包中都有，但这些软件大都采用规则格网数据结构。势必原始离散的激光数据内插成规则格网数据，势必损失许多重要的地形信息，特别是当在地面点和地物点间内插时，内插后的高程数据变得平滑，会破坏原始激光脚点间的高程变化特性，反而会给分类和过滤带来困难。为了保留原始信息，在处理时，应尽量采用原始的不规则分布的激光脚点数据，但该算法实现起来较费时。后来，Kilian等人(1996)采用形态开运算，借助于一个移动窗口，窗口内最低的点就认为是地面点，高程值高出该点一定范围的其他点也认为是地面点，并结合移动窗口的尺寸大小给以一定的权。该方法可结合不同尺寸大小的窗口重复进行，最后考虑各点的权内插出DEM。
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