基于LS-SVM的无人机匹配点云数据修补

摘要：

针对高山区过滤后点云数据缺失问题,提出一种基于LS-SVM的点云漏洞修补方法.以典型高山区地形为试验案例,采用4种常规插值方法与LS-SVM预测方法对数据进行处理分析,将处理数据与CORS动态测量获取的实测数据进行比较研究.研究表明,与4种常规方法相比,采用LS-SVM算法预测出的点云所构建的DEM模型精度有较大提高,模型MAE=-0.148 m、RMSE=0.250 m、R2=0.9995,能够实现1:500 A级高山区的高精度DEM生产,同时也增强了DEM在水利、建筑等行业设计初期的应用价值.

关键词：DEM数据、匹配点云、LS-SVM算法、插值

所属期刊栏目：46

分类号：P231(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;广西空间信息与测绘重点实验室基金项目

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-55,60