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2022, v.37;No.184(06) 21-26

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密度聚类算法在光子点云去噪中的应用与评价
Application and Evaluation of Density Clustering Algorithm in Photon Point Cloud Denoising

曹彬才;王建荣;胡燕;吕源;杨秀策;

摘要(Abstract):

针对密度聚类算法DBSCAN在ICESat-2激光点云去噪时关键参数无法自适应确定、应用效能差等问题,提出了一种基于最终聚类数和光子特点的DBSCAN参数寻优方法。该方法根据ICESat-2光子剖面数据分布情况,将参数邻域最小点数MinPts设置为经验值,根据最终聚类个数与K平均最邻近法确定半径参数Eps最佳值。采用多种类型ICESat-2数据开展去噪能力验证。实验结果表明:DBSCAN算法最小点参数MinPts可以采用经验参数,搜索半径Eps虽然能自适应确定,但计算代价较大。对多组实验数据的去噪结果表明,DBSCAN整体去噪精度优于97%,能够较为有效地处理光子噪声。

关键词(KeyWords): 光子计数;激光雷达;空间聚类;自适应;去噪算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 地理信息工程国家重点实验室自立项目(D19901-SKLGIE2022-ZZ-01);; 青年自主创新科学基金项目(2023-01)

作者(Authors): 曹彬才;王建荣;胡燕;吕源;杨秀策;

参考文献(References):

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