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机载LIDAR点云数据滤波及建筑物点群分割研究的中期报告
本次研究旨在探讨机载LIDAR点云数据的滤波与建筑物点群分割方法，以提高点云数据处理、分析的准确性和效率。本中期报告将分为三部分：数据预处理、滤波和点群分割。
一、数据预处理
在数据预处理阶段，我们首先对点云数据进行了坐标系转换和去除地面噪声。具体来说，我们使用了GPS和IMU的数据对点云进行了坐标系转换，使其与地面坐标系匹配，以便进行后续的数据处理。然后，我们使用一种基于地面过滤算法的方法，去除了点云数据中的地面噪声，以减少后续处理的数据量。
二、滤波
在滤波阶段，我们使用了一种基于泊松采样算法的方法，对点云数据进行了滤波处理。具体来说，我们首先使用了一种非常规的网格结构，以提高数据的采样率。然后，我们利用泊松分布采样算法对采样后的数据进行了滤波处理，以减少噪声和提高数据的精度。
三、建筑物点群分割
在建筑物点群分割阶段，我们使用了一种基于局部模型的方法，对滤波后的点云数据进行了建筑物点群分割。具体来说，我们使用了一种基于聚类分析的方法，将点云数据分为不同的局部模型区域。然后，我们将建筑物点群从非建筑物点群中分离出来。
总结：
本研究主要研究了机载LIDAR点云数据的滤波和建筑物点群分割方法。数据预处理环节主要进行了坐标系转换和去除地面噪声两个操作；滤波环节使用了一种基于泊松采样算法的方法，具有较好的滤波效果；建筑物点群分割环节利用了一种基于局部模型的方法，可以有效地分离建筑物点群。下一步，我们将在已有的方法基础上进行深入的优化，以提高数据处理的效率和精度。