基于LS-SVM的无人机匹配点云数据修补

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针对高山区过滤后点云数据缺失问题,提出一种基于LS-SVM的点云漏洞修补方法。以典型高山区地形为试验案例,采用4种常规插值方法与LS-SVM预测方法对数据进行处理分析,将处理数据与CORS动态测量获取的实测数据进行比较研究。研究表明,与4种常规方法相比,采用LS-SVM算法预测出的点云所构建的DEM模型精度有较大提高,模型MAE=-0.148 m、RMSE=0.250 m、R~2=0.999 5,能够实现1∶500 A级高山区的高精度DEM生产,同时也增强了DEM在水利、建筑等行业设计初期的应用价值。
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