低空机载LiDAR水面点云自适应分类算法研究

• 作者: 冯传勇 周建红 杨彪
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 数字地面模型 水面点云 低空机载LiDAR 多元统计 自适应分类算法
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 科学试验研究
• 页码范围: 80-85
• 页数: 6页
• 分类号: T
• 字数: 4316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2018.18.016

摘要

水陆点云分类是DTM生成、河流岸线提取等低空机载LiDAR应用领域面临的新问题,然而在岸滩等复杂扫描场景中,水陆点云的准确分类是一个公认的难题.在分析目前点云分类存在的缺陷基础上,提出了一种多元特征统计的自适应水陆LiDAR点云分类算法,该算法通过分析低空机载LiDAR水面点云的特点,针对性地设计了点云坡度、密度特征描述子;引入贝叶斯定理,建立了高程、坡度、密度隶属度函数;通过水、陆独立样本的t检验,确定隶属度函数的自适应权重;最终得到一个多元特征统计的分类模型,并基于训练样本的概率密度统计,确定了模型的自适应分类阈值.典型应用实例表明,在存在岸滩、内陆平地等复杂地形条件下,新算法都能达到99％以上的水陆点云分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建红		11	25	3.0	4.0
2	杨彪	河海大学地球科学与工程学院	26	122	6.0	10.0
3	冯传勇		10	34	4.0	4.0