CSF地面点滤波：点云数据处理的有效方法

点云数据是三维空间中离散的点集合，常用于地理信息、机器人导航、建筑物重建等领域。然而，点云数据通常包含了各种噪声和杂乱点，这对于进一步的分析和处理造成了困难。CSF（Curvature and Statistical-based Filtering）地面点滤波算法是一种常用的方法，用于从点云数据中提取地面点并去除噪声。本文将介绍如何使用Python实现CSF地面点滤波，并提供相应的源代码。

CSF地面点滤波算法基于曲率和统计学原理，通过分析点云数据中点的曲率和高度信息，将地面点与非地面点进行区分。下面是使用Python实现CSF地面点滤波的代码示例：

import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree

def csf_ground_filter(point_cloud, distance_threshold