融合影像信息的LiDAR点云多特征分类方法

• 作者: 叶刚
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: LiDAR点云 航空影像 多特征 融合数据 分类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 3S 技术应用
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 字数: 6659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2018.06.021

摘要

针对单一LiDAR点云数据分类精度不高的问题,提出一种融合影像信息的激光点云多特征分类方法.该方法根据应用目的以及地物分类的需求对航空影像所提供的光谱、形状等特征和LiDAR数据提供的几何特征进行研究分析,确定参与分类器中的特征空间,并作为设定相应分类规则的先验知识,然后根据特征描述子之间的空间距离进行空间聚类,最终成功将点云分类为建筑物、树木、草地、道路以及不确定地物等5类,分类精度达到95.3%,kappa系数达0.935.此外,还分别引入基于影像的SVM分类和基于terrasolid软件的点云分类方法,以验证本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶刚		9	10	2.0	3.0