机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

• 作者: 曹爽 潘锁艳 管海燕
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多光谱LiDAR 随机森林 地物分类 变量重要性 特征选择
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 79-84
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等.本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法.该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择.通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明:随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹爽	南京信息工程大学遥感与测绘工程学院	19	184	8.0	13.0
2	管海燕	南京信息工程大学遥感与测绘工程学院	5	15	2.0	3.0
3	潘锁艳	南京信息工程大学地理科学学院	2	9	1.0	2.0