基于谱聚类算法的三维激光点云数据分类研究

• 作者: 吴翔 林楠 王凤艳 王明常
• 来源期刊: 世界地质
• 学科: 地球科学
• 关键词: 三维激光扫描 点云数据 谱聚类算法 Kappa系数
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 测绘·地热
• 页码范围: 479-486
• 页数: 8页
• 分类号: P217
• 字数: 4470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5589.2020.02.024

摘要

基于Z+F IMAGER 5010 C扫描仪采集实验区点云数据,经栅格处理后,结合纹理和形状等信息,采用谱聚类算法对其进行分类,利用混淆矩阵中的Kappa系数对分类结果进行精度评价.通过与传统的K-means算法和高斯混合模型的分类结果进行对比,结果表明:谱聚类算法的分类效果明显,且分类精度较高,且加入纹理和形状信息的分类精度会高于仅含反射强度信息的分类精度,其总体分类精度达到81.36％,Kappa系数达到0.7138.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凤艳	吉林大学地球探测科学与技术学院	49	601	13.0	24.0
2	王明常	吉林大学地球探测科学与技术学院	64	331	10.0	14.0
3	林楠	吉林建筑大学测绘与勘查工程学院	32	84	5.0	8.0
4	吴翔	吉林大学地球探测科学与技术学院	5	15	3.0	3.0