ICP演算法於空載光達點雲資料誤差改正之研究

A Study of Correcting Airborne LiDAR Point Cloud Data Error by Using ICP Algorithm

蔡宗倫(Tsung-Lun Tsai) ； 林祥曾(Hsiang-Tseng Lin) ； 劉榮寬(Jung-Kuan Liu) ； 李興緯(Hsing-Wei Lee)

《測量工程》 50卷1&2期 (2008/12) Pp. 37-51

https://doi.org/10.29983/JSE.200812.0003

摘要

Besl & Mckay (1992)提出了ICP演算法(Iterative Closet Point Algorithm)，對於資料套疊問題的處理提供了一個很好的方法，藉由兩點群間最小二乘距離的計算，經反覆的迭代，求出點群間的轉換參數，以完成資料的套疊。本文即藉由ICP演算法能處理點雲間誤差的特性，對光達重疊航帶的點雲資料加以處理，將所得的成果進而與平差處理過後的光達點雲資料做分析比較，以探討其可行性。經由最後實驗的成果顯示，在光達重疊航帶無連結點及控制點的情況下，二者成果之標準差可在5cm以內。

關鍵字

ICP演算法 ； 點雲資料

並列摘要

Besl & Mckay (1992) have proposed the Iterative Closet Point Algorithm (ICP) that offered a good method to integrate data. By iterative calculate the least squares distances between two point sets, it would solve the transformation parameters and integrate cloud point data. Because of ICP algorithm can identify a solution regarding the correspondence problem. In this study, I use ICP algorithm to calculate the transformation parameters of overlapped strips and compare the results with other adjusted Airborne LiDAR cloud point data to evaluate its feasibility. In the experiment, the results show that standard deviations less than 5cm without using tie points and control points.

並列關鍵字

Iterative Closet Point Algorithm ICP ； Cloud Point Data