La detección y medición de luz en el aire (lidar) se ha convertido en un poderoso apoyo para adquirir datos geoespaciales en numerosas aplicaciones y análisis geoespaciales. Sin embargo, el proceso de extraer puntos del suelo de manera precisa y efectiva a partir de nubes de puntos en bruto sigue siendo un gran desafío. Este estudio presenta un filtro de sombrero de copa mejorado con un ala inclinada para aumentar la robustez de la extracción de puntos del suelo para objetos y terrenos complejos. Se ejecuta la transformación de sombrero de copa y se inspecciona la intensidad del cambio de elevación de las transiciones entre los sombreros de copa obtenidos y los bordes exteriores para suprimir el error de omisión causado por características del terreno que sobresalen. Finalmente, los objetos no terrestres de estructuras complejas, como edificios de múltiples capas, son identificados por el filtro de ala que se extiende hacia afuera. Se evalúa el rendimiento del filtro propuesto en diversos entornos utilizando conjuntos de datos variados con casos difíciles. La comparación del filtro propuesto con el software comercial Terrasolid TerraScan y otros algoritmos de filtrado populares demuestra la aplicabilidad y efectividad de este filtro. Los resultados experimentales muestran que el filtro propuesto tiene un gran potencial en términos de su aplicación en varios tipos de paisajes. Las características del terreno abruptas con cambios de elevación dramáticos se preservan bien, y diversos objetos con formas complicadas se eliminan de manera efectiva. Este filtro tiene una oscilación mínima de error de omisión y comisión para diferentes áreas de prueba y, por lo tanto, demuestra un rendimiento estable y confiable en diversos paisajes. Además, el algoritmo propuesto tiene una alta eficiencia computacional debido a su estructura de datos simple y eficiente y su implementación.