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摘要
针对受地表植被物候性特征的影响，无人机影像匹配点云所生成DEM精度偏低的问题，该文提出了一种基于坡度阈值和相邻点高差阈值相结合的地面种子点选取方法，改进了移动曲面拟合点云滤波算法。以林南仓煤矿西四采区为例，基于无人机测绘技术获取实验区地表三维点云，结合实测数据，分别采用目视检验、定量评价和DEM精度分析等验证了滤波算法的性能。结果表明，改进算法的滤波总误差平均值为13.43%,在大部分地形条件下滤波效果良好，可有效剔除地表植被点云，提高实验区DEM精度，DEM中误差为±5.9 cm,与真实地形的相关度达到0.998 7。通过改进算法建立的下沉盆地模型能够满足矿区地表变形监测精度要求，可快速求取下沉盆地形态参数。
- 出版日期2022
- 单位河南理工大学
