既存の地上点群簡略化アルゴリズムには、点群のエッジ特徴が失われやすい、特徴点の位置認識が不正確、点の空間分布が不均一などの問題がある。これらを解決するため、本論文では地形特徴と点の均衡を考慮したLiDAR地上点群簡略化手法を提案する。本手法はまず複数の地形因子を加重結合し、地形の複雑な変化を包括的に表現する総合因子を生成する。次に各点のエッジ特徴距離と特徴の顕著性に基づき、初期特徴点集合を選択する。最後に総合地形特徴制約付き回帰予測モデルを構築し、反復的に正確で均等な地形特徴点を予測する。異なる地形特徴を持つ8組の地上点群データを研究対象に選定し、本手法と7つの代表的手法を比較した。結果は、本手法が最高の精度を示し、生成されたデジタル標高モデルの平均二乗誤差平方根および平均絶対誤差をそれぞれ2.7％～61.2％および2.0％～61.9％低減し、派生品（平均傾斜および地形粗さ）も真値に近いことを示した。本手法は地上点群の簡略化結果で最適であるが、効率面では先進的なアルゴリズムと比較して改善の余地がある。

リモートセンシング;LiDAR;点群簡略化;地形特徴;点の均衡;DEM