Une méthode de filtrage des données LiDAR aéroportées facile à utiliser basée sur la simulation de tissu

Séparer les nuages de points en mesures de sol et non-sol est une étape essentielle pour générer des modèles numériques de terrain (MNT) à partir des données LiDAR aéroportées (détection et télémétrie par lumière). Cependant, la plupart des algorithmes de filtrage nécessitent une configuration minutieuse d'un certain nombre de paramètres compliqués pour atteindre une haute précision. Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode de filtrage qui n'a besoin que de quelques paramètres entiers et booléens faciles à définir. Dans l'approche proposée, un nuage de points LiDAR est inversé, puis un tissu rigide est utilisé pour recouvrir la surface inversée. En analysant les interactions entre les nœuds du tissu et les points LiDAR correspondants, les emplacements des nœuds du tissu peuvent être déterminés pour générer une approximation de la surface du sol. Enfin, les points au sol peuvent être extraits du nuage de points LiDAR en comparant les points LiDAR originaux et la surface générée. Des ensembles de données de référence fournis par l'ISPRS (Société Internationale de Photogrammétrie et de Télédétection) Groupe de travail III/3 sont utilisés pour valider la méthode de filtrage proposée, et les résultats expérimentaux montrent une erreur totale moyenne de 4,58 %, comparable à la plupart des algorithmes de filtrage à la pointe de la technologie. La méthode de filtrage facile à utiliser proposée pourrait aider les utilisateurs peu expérimentés à utiliser plus facilement les données LiDAR et la technologie associée dans leurs propres applications.