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基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法研究
论文：基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法研究
摘要：
LiDAR（光学遥感雷达）技术在地形分析中有着广泛的应用，但是由于各种原因，获取的地形数据中通常会存在一些缺失区域，如大树遮挡、建筑物遮挡、数据采集仪器问题等。这些缺失区域对后续地形分析和地貌变化监测等工作会带来影响。因此，如何对这些地形数据缺失区域进行有效的补全成为了一个重要的研究问题。本文基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法进行了研究和探讨，提出了一种利用邻近点及地形特征的缺失区域填充方法，对不同类型的缺失区域进行了试验验证和结果分析。通过实验结果表明，本文提出的方法可以有效地填补LiDAR数据中的缺失区域，提高地形数据的完整性和准确性，为后续地形分析和应用提供了优化的数据基础。
关键词：LiDAR、地形数据、缺失区域、填充方法、邻近点、地形特征
一、引言
LiDAR技术是一种高效、快速、精度高的地形数据获取方法，具有广泛的应用前景。然而，由于各种自然因素和技术原因，LiDAR采集的地形数据中仍然存在着一些缺失区域，如高树林立、建筑物遮挡、仪器运行故障等，这些缺失区域对于地形分析和地貌变化监测等工作会产生影响。
如何对这些缺失区域进行有效的填补，是当前研究的焦点。本文基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法进行了研究，提出了一种利用邻近点及地形特征的缺失区域填充方法，对不同类型的缺失区域进行了试验验证和结果分析，最终得到了一组有效的填充结果。
二、相关工作
目前，填充LiDAR数据缺失区域的方法主要分为两类：基于点插值的方法和基于区域拟合的方法。
点插值方法是一种比较常见和简单的方法，常用的算法有最近邻插值法、克里格插值法、径向基函数插值法等。这些方法通过邻近点周围的点的数值来预测缺失区域的值，以达到缺失区域的填充目的。但是，这种方法在处理缺失区域较多的情况下容易产生“楼梯”现象，使得填充后的地形数据存在较大的误差。
区域拟合方法往往能够更好地处理缺失区域，主要包括了基于多项式拟合的方法、基于曲面拟合的方法、基于参数化模型拟合的方法等。这些方法通过寻找较小的数据集来提取更大区域的趋势，从而达到填充缺失区域的目的。但是，这些方法往往需要运用到数学工具和复杂的算法，对数据量和计算量都有一定的要求，因此在实际应用中存在较大的难度。
三、基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法
为了解决以上方法存在的缺陷，本文提出了一种基于地形的LiDAR数据缺失区域填充方法，其主要思路是利用邻近点及地形特征进行填充。
具体而言，该方法的实现过程分为以下几个步骤：
（1）寻找对应的邻近点：对于缺失区域，在邻近范围内（通常不超过50个数据点）寻找存在的数据点，并将其作为邻近点保存起来。
（2）计算邻近点的高程平均值：根据所得邻近点数据，计算其高程平均值，将该平均值作为缺失区域的近似值。
（3）利用地形特征对花费进行加权：在高程平均值的基础上，考虑地形特征对花费进行加权，以获得更准确的缺失值。常用的地形特征主要包括坡度、地形曲率、类高度差等。
（4）进行地形插值：利用上述数据及方法完成对缺失区域的填充。
四、实验及结果分析
本文在多个数据集上进行了实验，并对填充后的数据进行质量评价和误差分析。实验结果表明，利用本文提出的方法能够有效地填补LiDAR数据中的缺失区域，提高地形数据的完整性和准确性。
五、结论
结合邻近点及地形特征的填充方法是一种有效的LiDAR数据缺失区域填充方法，具有简单易用、计算量小且具有较好的适应性等优点。在实际应用中，可根据实际情况灵活采用，能够为后续地形分析和应用提供优化的数据基础。