기존 지면 점군 단순화 알고리즘에서 점군의 가장자리 특징 소실, 특징점 위치 인식 부정확, 점 위치 공간 분포 불균일 등 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지형 특징과 점 위치 균형을 동시에 고려하는 LiDAR 지면 점군 단순화 방법을 제안한다. 본 방법은 먼저 다양한 지형 인자를 가중 결합하여 지형 복잡 변화에 대한 포괄적 설명 인자를 생성하고, 각 점의 가장자리 특징 거리 및 특징 중요도에 따라 초기 특징점 집합을 선택하며, 마지막으로 종합된 지형 특징 제약 조건을 가진 회귀 예측 모델을 구축하여 정확하고 균일한 지형 특징점을 반복적으로 예측한다. 다양한 지형 특성을 가진 8개의 지면 점군 데이터 그룹을 연구 대상으로 선정하고, 본 방법을 7개의 대표 방법과 비교하였다. 결과는 본 방법이 가장 높은 정확도를 보이며, 생성된 디지털 표고 모델의 평균 제곱근 오차 및 평균 절대 오차가 각각 2.7%~61.2%, 2.0%~61.9% 감소하였고, 파생 제품(평균 경사도 및 지형 조잡도)도 진실 값에 더 근접하였다. 본 방법은 지면 점군 단순화 결과가 최적이나 효율성 면에서는 고급 알고리즘과 비교해 개선이 필요하다.

원격탐사;LiDAR;점군 단순화;지형 특징;점 위치 균형;DEM