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機載激光雷達LIDAR是一種精度高、耗時少、成本低的新型航空遙感傳感器，由激光掃描儀、全球定位系統(tǒng)(GPS)和慣性導航設備(IMU)3部分組成，可以直接快速地獲取地球表面的三維空間信息(Acker-mann，1999，Wehr和Lobr， 1999)。機載LIDAR系統(tǒng)在有限元分析數據獲取過程中易被噪聲污染，如何有效地將噪聲點與非噪聲點進行有效分離，一直是相關領域學者關注的問題。國內外現有剔噪方法可大體歸納為以下幾類：
(1)基于局部鄰近點擬合的噪聲檢測基于局部鄰近點擬合的噪聲檢測方法均是建立在噪聲點相對于局部鄰近點在高程上存在顯著的突變現象假設基礎上。基于該假設提出的剔噪算法是目前主流的機載LIDAR點云剔噪方法，其中部分算法已應用于某些商用系統(tǒng)。其中Brovelli等(2002)在水平鄰域內計算考察點的二元三次樣條插值，若插入值與觀測值間的差大于閾值，則認為是局外點(噪聲點)，Wang等(2009)首先采用R-Tree將三維地形掃描數據TLS (Terrestrial Laser Scanning)進行組織，然后查詢當前點最鄰近點集KNN (K-nearest Neighbor Query)，最后通過擬合局部平均面的方法剔除噪聲點，蔣晶玨(2006)選擇在三維空間中點的k近鄰作為考察點的鄰域，計算k個最近鄰接點的最小二乘擬合平面，若考察點到擬合平面的距離大于給定閾值則判定為局外點(噪聲點)。上述基于局部鄰近點擬合的噪聲檢測方法對于孤立點狀噪聲剔除效果較好，但卻存在著共同的缺陷，即對于簇狀噪聲則難以達到滿意效果。
(2)從頻率域角度剔除噪聲從頻率域角度剔噪的基本思路是將點云信號變換到時間-頻率域，設計特定的濾波器函數，通過過濾窄帶突變信號來剔除噪聲點。Fang和Huang (2004)采用Mexican hat wavelet(又稱墨西哥草帽小波)作為母小波函數對原始點云進行小波變換，而Reddy(2009)則采用Sym5母小波函數進行噪聲剔除，并且二者都針對所實驗數據取得較好的剔噪效果。盡管采用頻率域剔噪方法可以較為明顯地提高原始LIDAR點云數據的信噪比，但是選擇何種母小波函數以及如何設計合理的濾波函數較為困難，存在較大的經驗性。左志權等：三維有限元分析的LIDAR點云噪聲剔除算法305短，塊狀噪聲處波峰持續(xù)時間較長。
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