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精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法研究
标题：精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法研究
摘要：
近年来，随着机载LiDAR技术的迅速发展，获取大规模三维地理信息变得更加容易。而高精度DEM（DigitalElevationModel）是地理信息处理的重要环节之一，然而DEM数据的存储和传输需求也越来越大，对数据压缩算法提出了更高的要求。本文基于机载LiDAR点云数据，对精度约束下的DEM压缩算法展开研究，旨在实现高效、精度可控的DEM数据压缩。
关键词：机载LiDAR、DEM、压缩算法、精度约束
一、引言
随着航空遥感技术的成熟，机载LiDAR成为获取地理信息的重要手段，其能够高效地获得地表高程信息。然而，由于机载LiDAR所获取的点云数据量庞大，对数据存储和传输提出了更高要求。同时，高精度的DEM数据是地理信息处理的核心内容之一，因此，对于DEM数据的高效压缩成为当今研究的热点问题。
二、DEM压缩算法概述
DEM压缩算法可以分为有损压缩和无损压缩两种。有损压缩算法通过牺牲一定精度来获得更高的压缩率，而无损压缩算法则能够保持数据精度不变，但压缩率相对较低。本文将研究一种精度约束下的有损压缩算法，以兼顾数据压缩率和数据精度的平衡。
三、基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法
1.数据预处理
通过机载LiDAR获得的点云数据需要进行预处理，包括数据过滤、去噪和点云合并等步骤，以提高后续的DEM生成和压缩效果。
2.点云划分和特征提取
将点云数据划分为多个地块，通过特征提取算法获取每个地块的重要特征，如地形起伏度、坡度等。
3.精度约束下的数据简化
基于精度约束，对具有较低地形起伏度、坡度的地块进行数据简化处理，采用一种可控的误差约束方法，以保证数据精度在可接受范围内。
4.数据压缩和重建
对简化后的数据进行压缩编码，并存储为压缩后的数据文件。在需要使用DEM数据时，进行解压缩和重建，恢复原始数据。
四、算法实验与结果分析
本文设计了一系列实验，对所提算法进行验证。实验结果表明，基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法能够在保持一定数据精度的前提下，达到较高的压缩率，并满足实际应用需求。
五、总结
本文针对精度约束下基于机载LiDAR点云数据的DEM压缩算法进行了研究，设计并实现了一种高效的DEM压缩算法。实验结果表明，所提算法可以在满足精度要求的情况下，实现较高的压缩率。未来的工作可以进一步优化算法，提高算法的实用性和适用范围，以满足不同应用需求的需求。
参考文献：
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