顾及地形复杂度因子权重的多波束点云抽稀算法

多波束测深数据具有海量性与冗余性的特点，在实际应用中有必要进行简化处理。现有抽稀算法大多基于单一特征参数实现，其结果往往存在地形细节丢失、地形真实性欠佳等问题，为此提出一种顾及地形复杂度因子权重的多波束点云抽稀算法。该算法首先筛选地形起伏度、坡度和粗糙度作为评价因子，然后采用改进CRITIC综合评价法构建地形复杂度指标，基于该指标实现了点云的初步抽稀；最后通过自适应格网保留局部特征点，进一步改善抽稀质量。实验表明：与传统算法相比，该算法的抽稀结果在多级简化率条件下均具有更低的均方根误差(RMSE),有效提升了简化后的地形精度，能够保留更多的地形细节特征。