<div dir="ltr"><div><div><div>Hi list,<br><br></div>I'm looking for a way of thinning a point cloud by scoring points according to the information they bring according to an interpolated surface (such as a DEM). PDAL can filter points randomly either on a grid or systematically, but I'd like to keep points that indicate an inflection and remove points that are within a plane tolerance (since they don't bring much information if the points are linearly interpolated to a surface). I know PCL can compute normals, could that be leveraged to provide a smarter way to thin a point cloud or harnessing the progressive morphological filter? I haven't found much relevant literature on that, but there must be. I probably don't have the right terminology. If you have any insights, I'd appreciate.<br><br></div>One way to think about it would be to <br><ul><li>Generate a DEM with the whole set of points; <br></li><li>For each point in dataset: <br></li><ul><li>remove a point and generate another DEM;</li><li>compare the change in elevation (or volume or whatever metric you want) using e.g. RMSE;</li><li>associate RMSE value to the removed point;</li></ul><li>Remove point with lowest RMSE, repeat until you reach a user-defined threshold. <br></li></ul>This would be tedious, there's probably a better way. I thought it might trigger some ideas or help people send me in the right direction.<br></div><div><br></div>Etienne<br></div>