基于随机森林的机载激光全波形点云数据分类方法

• 作者: 孙卫东 张爱武 胡少兴 范士俊
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 信号处理 全波形分类 特征选择 随机森林法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 216-222
• 页数: 7页
• 分类号: TN959.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201340.0914001

摘要

针对机载全波形数据,提出了一种基于随机森林法的点云分类算法.通过全波形分解获得振幅,回波次数以及回波宽度,结合提出的特征提取方法,构建一个多维特征向量并进行特征选择,利用随机森林法将激光点云分为植被,地面以及建筑物三类.通过对比分析随机森林和支持向量机两种分类方法,实验结果表明所提取的特征在随机森林分类中具有良好的稳定性以及高效性,能够在城市分类应用中取得较好的分类效果.