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機(jī)載激光雷達(dá)LIDAR是一種精度高、耗時(shí)少、成本低的新型航空遙感傳感器，由激光掃描儀、全球定位系統(tǒng)(GPS)和慣性導(dǎo)航設(shè)備(IMU)3部分組成，可以直接快速地獲取地球表面的三維空間信息(Acker-mann，1999，Wehr和Lobr， 1999)。機(jī)載LIDAR系統(tǒng)在有限元分析數(shù)據(jù)獲取過程中易被噪聲污染，如何有效地將噪聲點(diǎn)與非噪聲點(diǎn)進(jìn)行有效分離，一直是相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的問題。國內(nèi)外現(xiàn)有剔噪方法可大體歸納為以下幾類：
(1)基于局部鄰近點(diǎn)擬合的噪聲檢測(cè)基于局部鄰近點(diǎn)擬合的噪聲檢測(cè)方法均是建立在噪聲點(diǎn)相對(duì)于局部鄰近點(diǎn)在高程上存在顯著的突變現(xiàn)象假設(shè)基礎(chǔ)上�；谠摷僭O(shè)提出的剔噪算法是目前主流的機(jī)載LIDAR點(diǎn)云剔噪方法，其中部分算法已應(yīng)用于某些商用系統(tǒng)。其中Brovelli等(2002)在水平鄰域內(nèi)計(jì)算考察點(diǎn)的二元三次樣條插值，若插入值與觀測(cè)值間的差大于閾值，則認(rèn)為是局外點(diǎn)(噪聲點(diǎn))，Wang等(2009)首先采用R-Tree將三維地形掃描數(shù)據(jù)TLS (Terrestrial Laser Scanning)進(jìn)行組織，然后查詢當(dāng)前點(diǎn)最鄰近點(diǎn)集KNN (K-nearest Neighbor Query)，最后通過擬合局部平均面的方法剔除噪聲點(diǎn)，蔣晶玨(2006)選擇在三維空間中點(diǎn)的k近鄰作為考察點(diǎn)的鄰域，計(jì)算k個(gè)最近鄰接點(diǎn)的最小二乘擬合平面，若考察點(diǎn)到擬合平面的距離大于給定閾值則判定為局外點(diǎn)(噪聲點(diǎn))。上述基于局部鄰近點(diǎn)擬合的噪聲檢測(cè)方法對(duì)于孤立點(diǎn)狀噪聲剔除效果較好，但卻存在著共同的缺陷，即對(duì)于簇狀噪聲則難以達(dá)到滿意效果。
(2)從頻率域角度剔除噪聲從頻率域角度剔噪的基本思路是將點(diǎn)云信號(hào)變換到時(shí)間-頻率域，設(shè)計(jì)特定的濾波器函數(shù)，通過過濾窄帶突變信號(hào)來剔除噪聲點(diǎn)。Fang和Huang (2004)采用Mexican hat wavelet(又稱墨西哥草帽小波)作為母小波函數(shù)對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行小波變換，而Reddy(2009)則采用Sym5母小波函數(shù)進(jìn)行噪聲剔除，并且二者都針對(duì)所實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)取得較好的剔噪效果。盡管采用頻率域剔噪方法可以較為明顯地提高原始LIDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的信噪比，但是選擇何種母小波函數(shù)以及如何設(shè)計(jì)合理的濾波函數(shù)較為困難，存在較大的經(jīng)驗(yàn)性。左志權(quán)等：三維有限元分析的LIDAR點(diǎn)云噪聲剔除算法305短，塊狀噪聲處波峰持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。
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