基于多尺度自适应特征的机载LiDAR点云分类 |
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引用本文: | 杨书娟,张珂殊,邵永社.基于多尺度自适应特征的机载LiDAR点云分类[J].光学学报,2019,39(2):369-375. |
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作者姓名: | 杨书娟 张珂殊 邵永社 |
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作者单位: | 中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院电子学研究所, 北京 100190;中国科学院电子学研究所,北京,100190 |
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摘 要: | 为解决复杂场景下城区点云分类精度不高的问题,提出了基于多尺度自适应特征的分类方法。首先,对经典几何统计特征和点直方图特征进行组合,将组合特征集作为分类依据;然后采用随机森林法评估特征的重要性,并自适应选取重要的特征集;最后基于多尺度自适应特征实现了点云的分类。实验结果表明:该方法能实现城区点云的高精度分类,能适合任意尺度下不同分辨率点云数据的分类。
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关 键 词: | 遥感 点特征直方图 自适应特征 多尺度 分类 |
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