7.2　多源数据融合

7.2　多源数据融合

7.2.1 基本要求

7.2.1.1 多源数据融合应遵循“局部服从全局”、“低精度服从高精度”、“低密度服从高密度”等原则。

7.2.1.2 多源数据融合的基准数据应满足本部分6数据精度要求。

7.2.2 融合内容

7.2.2.1 多源数据融合可包括车载点云与机载、架站式、便携式点云数据的融合，机载点云与架站式点云数据之间的融合，车载点云数据之间和架站式点云数据之间的融合。

7.2.2.2 多源数据融合配准的过程可包括特征提取、同名匹配、局部配准和全局平差等，特征提取前应对数据源进行分块。(https://www.daowen.com)

7.2.2.3 应综合考虑数据源点密度、几何精度等提取特征点、线和面作为配准基元，如密度较低的机载点云宜以特征线或面作为配准基元，密度较大的车载和架站式点云中的特征点、线或面均可作为配准基元。

7.2.2.4 同名配准前宜建立特征索引结构，提高匹配效率；同名配准基元不应少于3对，宜选取尽量多的配准基元，配准基元的精确率和召回率不宜低于80%。

7.2.2.5 局部配准应对相邻数据块进行高精度融合，提高数据之间的相对精度；全局平差应对所有融合数据进行全局优化，提升数据融合的绝对精度。

7.2.3 融合精度

多源数据在融合配准完成后，应满足本部分6数据精度的要求，并通过检查点进行几何精度检测，对不满足精度要求的数据应重新处理。