点云地面滤波小总结

地面滤波分为四种：
Slope based, block-minimum, surface-based, and clustering/segmentation algorithms.
surface-based方法分为三类：:
(1)Morphology_based_filters:
这种方法借鉴数学形态学开闭操作，通常需要假设地形斜率是恒定的。此外，这些方法最大的挑战是在更改窗户尺寸时，如何保持地形特征不变。
(2)Iterative-interpolation-based filters：
这种方法基于迭代整个点云获取接近地面的地表模型。首先生成一个粗糙的表面模型用于计算从该表面模型到点的残差。如果测量点位于其上方，则它们对下一次迭代中表面形状的影响较小，反之亦然。该方法的基本思想是，地面点通常具有负残差，非地面点具有正残差，因此，权重函数为负残差点云分配高权重，为正残差点云分配低权重。这种方法问题主要是怎么提高效率。
(3)Progressive_densification_based_filters:
这种方法与与Iterative-interpolation-based filters相似，都需要迭代过程，但是这种方法不需要插值。
摘自论文《Filtering airborne LiDAR data by embedding smoothness-constrained segmentation in progressive TIN densification》