基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

江炯; 汪从敏; 何玉涛; 黎天祥; 徐杰

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基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

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激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。

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来源
《时空信息学报》 |2017年第4期|105-112|共8页
作者
江炯; 汪从敏; 何玉涛; 黎天祥; 徐杰;
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作者单位

国网浙江省电力公司宁波供电公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
机载点云; 随机森林; 数据融合; 词袋模型; 体素化;

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