针对光子计数激光雷达数据特点，研究基于泊松分布的点云去噪算法并开展精度评估。首先，将点云投影到二维剖面，划分格网并统计每个格网光子点个数，剔除点数大于平均值部分以计算背景噪声率；随后，从小到大调整格网尺寸，统计各尺寸下格网内的点数，大于阈值时将该网格内的点都标记为信号，并且根据比例大小划分为高、中、低置信度三类；最后，采用分段直线拟合将倾斜点投影到直线上以识别倾斜地形，采用分段二次拟合方法剔除残余孤立噪点，得到优化结果。利用多组不同地形光子点云数据开展实验，结果表明：基于泊松分布的去噪算法在冰盖、海洋场景下效果较好，整体精度优于96%,在植被场景稍差，但能达到识别信号的基本目标。
针对光子计数激光雷达数据特点，研究基于泊松分布的点云去噪算法并开展精度评估。首先，将点云投影到二维剖面，划分格网并统计每个格网光子点个数，剔除点数大于平均值部分以计算背景噪声率；随后，从小到大调整格网尺寸，统计各尺寸下格网内的点数，大于阈值时将该网格内的点都标记为信号，并且根据比例大小划分为高、中、低置信度三类；最后，采用分段直线拟合将倾斜点投影到直线上以识别倾斜地形，采用分段二次拟合方法剔除残余孤立噪点，得到优化结果。利用多组不同地形光子点云数据开展实验，结果表明：基于泊松分布的去噪算法在冰盖、海洋场景下效果较好，整体精度优于96%,在植被场景稍差，但能达到识别信号的基本目标。