从点云创建地模工具支持两种过滤算法:tile 和 TIN 。根据实证研究,tile 算法速度更快,并且通常会使文件大小减少 30% 到 50%。TIN 算法通常可减少 70% 到 90%。
tile 算法是一种递归算法,可将 LIDAR 数据集划分为一个个 tile 。将为每个 tile 计算最佳拟合平面,如果 LIDAR 点落在用户设置的 Z 公差范围内,则会将其移除。
Z Tolerance - 通常,对于筛选函数的首次调用,对于英制数据集,Z 容差应设置为 0.5 到 1.0,对于公制数据集,Z 容差应设置为 0.25 到 0.5。 根据结果和期望的结果,Z 公差可以向上或向下变化。
Start Tile Length –首先将LIDAR 数据集最初被划分为此大小的 tile,然后递归到最小 tile 点。此参数的设置需要大致确定激光雷达点之间的距离, 通常将其设置为 LIDAR 点之间距离的 10 倍。
Min. Tile Points - 如果 tile 的点数少于此数目,则不会对其进行细分。 通常,此值设置为 5。Max. Tile Divisions - 初始 tile 集可以细分的次数。 通常,此值设置为 5。
TIN 算法会过滤 LIDAR 点(如果这些点落在用户设置的三角形平面的 Z 容差范围内)。TIN 算法首先将 LIDAR 点拼接为最多 200 万个点的 tiles,然后重复对每个 tile 过滤掉点进行三角测量。在具有 1 GB 内存的 1.67 GHz 计算机上运行此算法通常需要大约 12 分钟来过滤 3000 万个 LIDAR 点。
Coarse Filter (TIN option only) – 过滤较少的点,留有一些模糊的山脊和山谷Fine Filter (TIN option only) – 过滤更多点,留有更少的模糊的山脊和山谷Points Before Filter/Points After Filter/Reduction % - 显示过滤前后的点数,以及之前和之后的点数减少百分比