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基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法研究
随着LiDAR技术的发展和应用，高精度的数字地形模型（DigitalElevationModel，DEM）已经成为了不可或缺的地形信息数据源。然而，由于高分辨率DEM数据的存储和处理成本过高，为了降低数据量和节省存储空间，需要对DEM数据进行抽稀处理。本文将重点讨论基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法。
1.引言
在地形学、地质学、土地利用等领域，DEM数据被广泛用于地形建模、地貌分析、水文模拟等研究。随着LiDAR技术的应用，获取高精度的DEM数据已经变得更加容易和高效。然而，由于高分辨率DEM数据的存储和处理成本过高，为了降低数据量和节省存储空间，需要对DEM数据进行抽稀处理。
现有的DEM抽稀算法主要有基于采样间隔的抽稀算法、面积保持的抽稀算法、形态学分析的抽稀算法等。基于采样间隔的抽稀算法适用于比较规则的地面表面，但对于复杂地形，会出现大量信息丢失的问题。面积保持的抽稀算法在处理复杂地形时效果较好，但在平原区域会出现过多采样点的问题。形态学分析的抽稀算法则往往需要复杂的计算，效率较低。因此，需要针对不同情况选择合适的抽稀算法。
机载LiDAR数据的优点是可以快速获取大面积的地形信息，但航行的高度和车速会影响数据的分辨率和采样密度。因此，针对机载LiDAR数据，需要设计适合的DEM抽稀算法。
2.基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法
2.1基于采样间隔的抽稀算法
基于采样间隔的抽稀算法是一种简单有效的抽稀方法，即在DEM数据中以一定间隔采样取点。但该方法对于山地地形等复杂地形效果不佳，容易出现数据丢失的问题。
2.2面积保持的抽稀算法
面积保持的抽稀算法是一种保证DEM数据面积比例不变的抽稀方法，可有效处理复杂地形。该方法将原始DEM数据分成多个小区域，并计算每个小区域的面积和高程值。然后根据所选的面积比例保留对应点，形成抽稀后的DEM数据。但对于平原地区会出现过多采样点的情况。
2.3形态学分析的抽稀算法
形态学分析的抽稀算法在处理DEM数据时能够保留地形的重要特征，例如峰顶、沟谷等。该方法需要进行复杂的计算，算法效率较低，对于大规模数据处理则不太实用。
2.4基于距离匹配的抽稀算法
基于距离匹配的抽稀算法是一种基于距离相似性的抽稀方法，即以一定距离作为阈值，保留在该距离范围内模拟地形的特征点。该算法可以快速处理大规模DEM数据，并且保留地形特征。但是，基于距离匹配的抽稀算法在较平坦地区处理效果略逊于基于面积保持的抽稀算法。
3.结论
DEM数据的抽稀处理是实际应用中不可避免的问题。本文综述了目前主要的DEM抽稀算法，并重点介绍了基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法。不同的抽稀算法需要根据具体的地形情况灵活选用，以达到最佳抽稀效果，而基于距离匹配的抽稀算法在较为复杂的地形中效果最佳。本文指出，基于机载LiDAR数据的DEM抽稀算法仍需要在实际应用中进行验证和优化，以满足实际应用需求。