机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

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.

关键词：多光谱LiDAR、随机森林、地物分类、变量重要性、特征选择

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41671454

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-84