本发明属于机载激光雷达数据处理技术领域，具体涉及机载激光雷达数据的处理发放，尤其是涉及一种提高机载激光雷达数据滤波精度的方法。
背景技术：
机载激光雷达(airbornelightdetectionandranging，lidar)结合了高精度激光测距仪和定位定向系统，通过测量激光脉冲信号的传播时间自动获取涵盖地表的三维信息，即点云数据(pointcloud)。相较于传统的实地测量和摄影测量，lidar可以在林区、山区、沙漠等困难地形条件下，快速、高精度的获取地表三维信息，因此广泛地应用于高精度dem生成。
然而原始点云数据不带有分类信息，其中可能包含了植被、建筑物、桥梁等非地面点，因此基于lidar点云的dem生成中需要自动化的提取地面点，即滤波处理。
虽然现有滤波算法在相关数据测试和实际应用中取得了较为理想的效果，但还存在一些缺陷。首先现有算法精度容易受滤波参数影响。如需达到较好的滤波效果，需要人工根据坡度以及地形特征设置滤波参数。而在滤波过程中，仅利用一组滤波参数对非地面点进行滤除，忽视了滤波区域内坡度以及地形特征的差异性。所以滤波完后还需对局部区域进行更具针对性的处理，以便达到最佳的效果。
技术实现要素：
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种针对机载激光雷达点云的自适应滤波方法。
为了实现上述目的，本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种针对机载激光雷达点云
