在无人机激光测绘的领域里，一个鲜为人知但影响深远的现象——“花生”效应，正悄然影响着数据的精确度与可靠性，所谓“花生”效应，指的是在激光脉冲扫描过程中，由于地面材质（如土壤、植被）的微小不均，导致激光束在返回时形成类似“花生”形状的点云数据，这种形状的点云不仅增加了数据处理的复杂度，还可能误导后续的地理信息分析，如地形建模、植被覆盖度计算等。
具体而言，当无人机携带激光传感器飞越农田或森林时，地面上的小石块、植被的微小起伏都会造成激光束的散射和反射差异，从而在点云数据中形成“花生”状图案，这种图案的边缘模糊性，使得传统算法在识别地面真实高度时容易出错，进而影响高程数据的准确性。
为了克服这一挑战，研究人员正探索使用更先进的算法来识别和剔除“花生”效应产生的异常点云数据，结合多光谱图像数据，可以提供更丰富的地面信息，帮助更精确地识别和分类不同地物，从而减少“花生”效应对测绘结果的影响，随着技术的不断进步，相信“花生”效应将不再是无人机激光测绘中的拦路虎，而是被巧妙利用，进一步提升测绘精度与效率的宝贵资源。
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无人机激光测绘中，'花生’效应导致数据点聚集不均影响精度。
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