Предложен новый метод сглаживания цифровой модели растительного покрова (Canopy Height Model – CHM) с контролированием точности (пороговый фильтр) на основе фильтра Гаусса в ГИС. Стандартные методы фильтрации изображений обладают существенным недостатком – при увеличении размера скользящего окна или количества итераций наряду с устранением шумов отмечается неконтролируемая потеря точности. Решение данной проблемы необходимо искать в способе фильтрации, который позволяет контролировать степень сглаживания, например, с использованием порогового значения. Выбор порогового значения зависит от необходимой точности, масштаба или детальности. В целом, используя количество N итераций, возможно сгладить модель CHM в пределах порогового значения. Ключевые слова: растительный покров, цифровая модель растительного покрова, воздушное лазерное сканирование, ГИС, фильтрация.
