面向对象的LiDAR数据多特征融合分类

• 作者: 杨耘 隋立春
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 航空激光雷达 面向对象分类 数字高程模型 粗糙度 多特征融合 支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 11-14
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

针对单源遥感数据分类精度不高的问题,提出一种基于多特征融合的面向对象分类方法.该方法利用LiDAR点云数据的高程信息,并融合地物粗糙度特征,以及航空影像的地物光谱、形状和上下文信息等多种特征,再基于SVM分类器构建面向对象的分类方法,以提高城区环境下遥感数据分类的可靠性.试验表明,该方法可有效地提高城区地物的分类精度,且分类结果更符合人的视觉认知规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隋立春	长安大学地质工程与测绘学院	61	737	14.0	26.0
2	杨耘	长安大学地质工程与测绘学院	29	98	6.0	8.0