一种应用K-近邻算法优选点云数据生成格网DEM插值的方法  

Optimization of an Interpolation Method of Point Cloud Data Using K-NN Algorithm to Generate Grid DEM

作　　者：续东 花向红 王彬 XU Dong;HUA Xianghong;WANG Bin(School of Geodesy and Geomatics,Wuhan University,Wuhan 430079,China;Hazard Monitoring and Prevention Research Center,Wuhan University,Wuhan 430079,China;Foshan Surveying Mapping and Geoinformation Research Institute,Foshan 528000,China)

机构地区：[1]武汉大学测绘学院 [2]武汉大学灾害监测和防治研究中心 [3]佛山市测绘地理信息研究院

出　　处：《测绘地理信息》2019年第6期27-30,共4页Journal of Geomatics

基　　金：国家自然科学基金(41674005,41374011,41304001)

摘　　要：提出了一种利用K-近邻算法优选格网数字高程模型插值方法,通过构建最优插值方法的地表样本数据库,提取地形点云数据的特征信息与地表样本数据库中的地表样本进行匹配,从而获得合适的插值方法。给出了方法实现的基本原理和流程,选用RIGEL VZ-1000扫描的点云数据进行实验,证明了方法的可行性。In this paper, K-NN algorithm is used to choose the best grid DEM interpolation method.By extracting the feature information from the terrain point cloud data to match the surface samples in the surface sample database that based on the best interpolation method, to obtain a suitable interpolation method. The basic principle and process of the method are given in paper. The feasibility of the method is proved by an compact experiment that it’s point cloud data from RIGEL VZ-1000.

关 键 词：点云数据 格网数字高程模型 K-近邻算法 插值方法 特征提取 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程] P232[天文地球—测绘科学与技术]