车载点云中杆状地物的形态分析与分类研究

• 作者: 周梦蝶 孔民 康志忠 杨俊涛 杨洲
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 形态分析 杆状地物分类 随机森林 ESF特征 车载LiDAR
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 69-76
• 页数: 8页
• 分类号: P23
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.01.011

摘要

针对车载激光雷达(LiDAR)数据中杆状地物分类效果不理想的问题,该文对从车载LiDAR数据中提取的杆状地物进行形态分析与分类研究.首先,利用基于体素的方法对杆状地物进行提取.其次,对提取出的杆状地物进行形态分析,使用ESF特征、几何特征及附属物拓扑特征作为杆状地物的特征向量集.最后,利用随机森林分类器对特征向量集进行重要性分析,构建最优特征子集,对杆状地物进行精细分类.该文在3个数据集上进行试验以验证方法的有效性.结果 表明,该文方法对杆状地物有较好的分类效果,准确率分别为91.8％、89.23％和88.51％.