Abstract：
激光雷达点云数据是森林资源清查的重要数据来源，但森林场景中多视角地面激光雷达点云数据配准存在效率低的问题，针对当前研究的不足，提出了一种基于点云法向特征为特征描述符的无标靶、快速的点云配准方法。首先对原始点云进行去噪和体素化处理，然后计算点云法向量并进行特征匹配，最后利用最近邻迭代算法完成精配准。在3类不同林况的样地对上述方法进行验证，实验结果显示：最佳体素化采样间隔为30～50 cm，平均水平平移误差和平均垂直平移误差分别为3.13 cm和0.86 cm，平均旋转误差为1.39＇，平均运行时间为5.2 s，平均逐点误差为6.5 cm。算法成功地提高了点云自动化配准的效率和精度。
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遥感技术与应用
Year： 2025
Issue： 03
Volume： 40
Page： 582-592
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