一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法

摘要：

不同地形条件下,不同的特征组合、特征维数对点云的分类效率及分类结果有不同的影响.提出了一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法,该方法依据地形起伏情况对整体点云数据进行区域划分,自适应选择适宜该区域LiDAR点云分类的特征集合.为了验证这种特征选择方法的有效性,利用优选后的特征集合,分别采用随机森林和支持向量机算法进行分类实验验证,实验结果表明,在不同地形条件的区域里,适合LiDAR点云分类的特征集合不同.该方法可以有效地降低特征维数,缩短运算时间,且分类精度较高.

关键词：遥感、机载LiDAR、自适应特征选择、点云分类、随机森林、支持向量机

所属期刊栏目：53

分类号：TN959.3

资助基金：国家自然科学基金;高等学校博士学科点专项科研基金;北京市长城学者

在线出版日期：2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：267-277