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龍圖騰網獲悉貴州交通職業技術學院申請的專利一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120198618B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510682312.3，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法是由龍新設計研發完成，并于2025-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法，涉及機載LiDAR點云數據處理技術領域，該抽稀方法的具體步驟為：S100，多尺度網格點云初篩：設置小網格尺寸和大網格尺寸，本發明通過同時設置小網格尺寸和大網格尺寸，對原始地面點云進行雙重網格化抽稀，不僅有效減少了點云數據量，而且為后續的全局地形模型構建提供了豐富的地形特征信息，相較于傳統的單一網格化抽稀方法，本發明的方法能夠更精確地保留地形起伏劇烈區域的點云數據，避免了地形特征的丟失，同時，通過大網格尺寸抽稀點云提取點云邊界點和地形起伏劇烈區域，作為后續構建全局地形模型的種子點，進一步提高了地形模型的構建效率和精度。

本發明授權一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法在權利要求書中公布了：1.一種面向地形模型構建的機載LiDAR點云快速抽稀方法，其特征在于，該抽稀方法的具體步驟為： S100，多尺度網格點云初篩：設置小網格尺寸和大網格尺寸，分別對原始地面點云進行網格化抽稀，得到小網格尺寸抽稀點云和大網格尺寸抽稀點云； S200，全局地形模型構建：基于大網格尺寸抽稀點云提取點云邊界點和地形起伏劇烈區域，根據大網格尺寸和小網格尺寸映射關系，從索引矩陣中提取劇烈區域對應的小網格點作為地形特征點，將提取到的點云邊界點和地形特征點作為種子點，通過逐點插入法構建Delaunay三角網形成全局地形模型； S300，遞歸加密與迭代優化：對全局地形模型中各三角形進行基于遞歸三角劃分的偏差點搜索，將搜索到的偏差點及其對應的固定點插入到全局地形模型進行加密，對加密后的全局地形模型中偏差點所在的新三角形，重新進行基于遞歸三角劃分的偏差點搜索與加密，并迭代直至無新的偏差點產生； 所述三角形的遞歸三角劃分偏差點搜索的具體步驟為： S311，針對構建的Delaunay三角網，獲取每個三角形的頂點坐標，設三角形三個頂點為Axa,ya,za、Bxb,yb,zb、Cxc,yc,zc，設定遞歸終止條件，三角形面積閾值Sthreshold和遞歸最大次數Nmax； S312，使用向量叉乘公式計算三角形面積，公式為：其中利用最小二乘法擬合三角形平面，公式為：z＝ax+by+c，其中a、b、c為系數； S313，設三角形重心坐標為Gxg,yg,zg，計算公式為： 將重心坐標代入平面方程得到模型高程zmodel，從點云數據中獲取重心處實際點云高程zpoint，計算高程偏差Δh，公式為：Δh＝|zmodel-zpoint|； S314，若三角形面積S≤Sthreshold或者遞歸次數達到Nmax，停止對該三角形的遞歸劃分；若ΔhΔhthreshold，從三角形重心將三角形均分為三個子三角形，得到新的頂點和三角形，對新生成的子三角形，重復執行S312，-S314步驟，直至不再滿足遞歸條件； S315，將所有高程偏差值大于Δhtresold的點記錄下來，即為偏差點； 所述全局地形模型的加密： S321，令i＝0，新建一個空的地形加密點集合； S322，針對三角形集合中第i個三角形Ti，依據特定的基于遞歸三角劃分的偏差點搜索方法，分別得到該三角形的高程偏差點集合與高程固定點集合； S323，對三角形Ti的高程固定點集合進行去重處理，去除其中重復的高程固定點； S324，將三角形Ti的高程偏差點集合與去重后的高程固定點集合中的所有點元素，加入到創建的地形加密點集合中； S325，令i＝i+1，重復執行S322-S325步驟，對地形模型中的所有三角形依次進行基于遞歸三角劃分的偏差點搜索、固定點去重及加密點插入操作，直至遍歷完所有三角形； S326，依次判斷地形加密點集合中各點在全局地形模型中所在的三角形位置，按照Delaunay三角形原則，將這些點加密到地形模型三角網中； S400，法向量冗余點剔除：遍歷三角網中各頂點，計算其所在三角形的法向量，設置三角形間最大法向量夾角閾值，將小于最大法向量夾角閾值的冗余點從三角網中刪除，利用剩余三角網頂點組成抽稀后的地面點云。

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