物理学论文_机载激光测深数据配准方法比较
12-07文章摘要:机载激光测深（Airborne LiDAR Bathymetry， ALB）系统可以快速高效地获取海岛礁及其邻近区域的水上水下一体化数据，但是由于测量区域大部分位于地势变化缓慢的近岸浅水水域，点云密度低、厚度大，配准特征稀少，同名特征提取困难。针对机载激光测深数据的配准研究工作相对较少。本文以我国南海海域的机载激光测深点云为试验对象，比较基于不同几何特征的ALB点云数据配准方法，通过配准精度指标对快速点特征直方图（Fast Point Feature Histograms，FPFH）、最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCSS）和广义迭代最近邻点（Generalized Iterative Closest Point，GICP）三种配准方法进行评定。试验结果表明，LCSS线序列方法实现ALB点云数据配准方法的可靠性更高，能够克服对应特征匹配过程中信息单一以及噪声问题，提高特征曲线中对应点的稳健估计，增强航带数据配准的鲁棒性，是ALB数据配准的一种有效解决方案。
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