论文摘要
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈博伟,庞勇,李增元,卢昊,梁晓军
关键词: 随机森林,机器学习,微脉冲光子计数,激光雷达,点云分类
来源: 地球信息科学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京林业大学信息学院
基金: 国家自然科学基金项目(41871278),陆地生态系统碳监测卫星林业产品地面数据处理及反演技术研究项目(2016K-10)~~
分类号: P237
页码: 898-906
总页数: 9
文件大小: 2185K
下载量: 277
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