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摘要。航空激光扫描是一种现代而精确的遥感技术,用于扫描地球表面并获取其数字表面模型。数字表面模型可用于不同的经济任务。航空激光扫描的结果是 3D 点云,必须在使用前进行预处理。预处理任务包括三组:噪声过滤、对象识别和矢量地图或 3D 模型的生成。本报告与对象识别领域相关。航空激光扫描的主要参数是点密度,以每平方米的点数表示。因此,了解每平方米的最小点密度非常重要,必须满足该密度才能为利益相关者识别对象并传递 LiDAR 数据。现有的科学出版物仅描述了识别方法,但没有提供一些精确的方法来选择业务需求所需的点密度。因此,需要某种方法来定义这个最小点密度。本文档提供了计算建筑物识别最小点密度的简单方程。该方程是从数学模型的分析中表达出来的。该分析基于对物体位置模式和检测该物体的概率的探索。使用高密度 LiDAR 数据、点密度最小化算法和建筑物识别方法对理论模型进行了实验评估。

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