基于近邻几何特征的TLS林分点云分类研究

• 作者: 尤号田 汪献义 舒苏 邢涛 邢艳秋
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 地面激光雷达 点云分类 几何特征 分类器
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 林业工程
• 页码范围: 138-146
• 页数: 9页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.13332/j.1000-1522.20180308

摘要

[目的]在地面激光雷达点云分类任务中多存在特征维度较高的问题,然而当点云数量较多,分类任务中构造较高维度的特征往往需要较多的计算成本和运行内存.为了解决这一问题,本研究提出用近邻点构造5个几何特征训练成熟分类器,以期在将林分点云分为地面、树干与枝叶3个类别的同时达到降低特征维度的目的.[方法]在构造特征的过程中采用近邻值为140的快速KDtree搜索近邻点,获得近邻点后利用其计算协方差矩阵特征值、法向量、曲率、方差和最大高程差构造5个几何特征训练分类器.为了检验本研究构造的特征在林分点云分类中的稳定性,分类器分别采用随机森林和xgboost做比较研究.本研究的实验数据均来自地面激光雷达扫描获得的单站蒙古栎人工林点云数据.[结果]使用随机森林和xgboost分类器训练的模型在测试集中正确估计样本数量和样本总量的比值分别为0.9321和0.9363.这两个分类器在地面、树干和枝叶这3个类别中的查准率达到0.97、0.93、和0.91以上,且在这3个类别中的分类结果中xgboost较随机森林均有千分级的优势.[结论]结果表明本研究构造的特征能够完成林分点云分类任务,在保证点云分类准确率的基础上,既减少了特征维度,又有助于提高特征计算效率,具有较高的稳定性.本研究的分类结果可为林分参数反演和生物量估计等研究奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢艳秋	东北林业大学森林作业与环境研究中心	78	768	16.0	24.0
2	邢涛	东北林业大学森林作业与环境研究中心	21	100	7.0	9.0
3	尤号田	桂林理工大学测绘地理信息学院	10	7	2.0	2.0
4	汪献义	东北林业大学森林作业与环境研究中心	5	3	1.0	1.0
5	舒苏	南京大学地理与海洋科学学院	2	0	0.0	0.0