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龙图腾网获悉贵州交通职业技术学院申请的专利一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120198618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510682312.3，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法是由龙新设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法，涉及机载LiDAR点云数据处理技术领域，该抽稀方法的具体步骤为：S100，多尺度网格点云初筛：设置小网格尺寸和大网格尺寸，本发明通过同时设置小网格尺寸和大网格尺寸，对原始地面点云进行双重网格化抽稀，不仅有效减少了点云数据量，而且为后续的全局地形模型构建提供了丰富的地形特征信息，相较于传统的单一网格化抽稀方法，本发明的方法能够更精确地保留地形起伏剧烈区域的点云数据，避免了地形特征的丢失，同时，通过大网格尺寸抽稀点云提取点云边界点和地形起伏剧烈区域，作为后续构建全局地形模型的种子点，进一步提高了地形模型的构建效率和精度。

本发明授权一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法在权利要求书中公布了：1.一种面向地形模型构建的机载LiDAR点云快速抽稀方法，其特征在于，该抽稀方法的具体步骤为： S100，多尺度网格点云初筛：设置小网格尺寸和大网格尺寸，分别对原始地面点云进行网格化抽稀，得到小网格尺寸抽稀点云和大网格尺寸抽稀点云； S200，全局地形模型构建：基于大网格尺寸抽稀点云提取点云边界点和地形起伏剧烈区域，根据大网格尺寸和小网格尺寸映射关系，从索引矩阵中提取剧烈区域对应的小网格点作为地形特征点，将提取到的点云边界点和地形特征点作为种子点，通过逐点插入法构建Delaunay三角网形成全局地形模型； S300，递归加密与迭代优化：对全局地形模型中各三角形进行基于递归三角划分的偏差点搜索，将搜索到的偏差点及其对应的固定点插入到全局地形模型进行加密，对加密后的全局地形模型中偏差点所在的新三角形，重新进行基于递归三角划分的偏差点搜索与加密，并迭代直至无新的偏差点产生； 所述三角形的递归三角划分偏差点搜索的具体步骤为： S311，针对构建的Delaunay三角网，获取每个三角形的顶点坐标，设三角形三个顶点为Axa,ya,za、Bxb,yb,zb、Cxc,yc,zc，设定递归终止条件，三角形面积阈值Sthreshold和递归最大次数Nmax； S312，使用向量叉乘公式计算三角形面积，公式为：其中利用最小二乘法拟合三角形平面，公式为：z＝ax+by+c，其中a、b、c为系数； S313，设三角形重心坐标为Gxg,yg,zg，计算公式为： 将重心坐标代入平面方程得到模型高程zmodel，从点云数据中获取重心处实际点云高程zpoint，计算高程偏差Δh，公式为：Δh＝|zmodel-zpoint|； S314，若三角形面积S≤Sthreshold或者递归次数达到Nmax，停止对该三角形的递归划分；若ΔhΔhthreshold，从三角形重心将三角形均分为三个子三角形，得到新的顶点和三角形，对新生成的子三角形，重复执行S312，-S314步骤，直至不再满足递归条件； S315，将所有高程偏差值大于Δhtresold的点记录下来，即为偏差点； 所述全局地形模型的加密： S321，令i＝0，新建一个空的地形加密点集合； S322，针对三角形集合中第i个三角形Ti，依据特定的基于递归三角划分的偏差点搜索方法，分别得到该三角形的高程偏差点集合与高程固定点集合； S323，对三角形Ti的高程固定点集合进行去重处理，去除其中重复的高程固定点； S324，将三角形Ti的高程偏差点集合与去重后的高程固定点集合中的所有点元素，加入到创建的地形加密点集合中； S325，令i＝i+1，重复执行S322-S325步骤，对地形模型中的所有三角形依次进行基于递归三角划分的偏差点搜索、固定点去重及加密点插入操作，直至遍历完所有三角形； S326，依次判断地形加密点集合中各点在全局地形模型中所在的三角形位置，按照Delaunay三角形原则，将这些点加密到地形模型三角网中； S400，法向量冗余点剔除：遍历三角网中各顶点，计算其所在三角形的法向量，设置三角形间最大法向量夹角阈值，将小于最大法向量夹角阈值的冗余点从三角网中删除，利用剩余三角网顶点组成抽稀后的地面点云。

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