基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类

论文摘要

针对机载LiDAR点云信息挖掘研究,提出了改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。首先选出5个判定准则,使用层次分析方法对每一个点云做出相应的判定,然后根据一定的规则对判定的结果生成一个二进制信号,最后使用BP神经网络方法确定判定因子在不同地物分类中的权重并对机载LiDAR点云分类。实验数据结果表明:该方法能够很好的将点云数据分类为高大的树、人工建筑物、低矮植物、地表和道路,分类精度Kappa系数达到0.87。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李晓天,姜刚,张玉

关键词: 机载,改进的层次分析,人工神经网络,分类

来源: 甘肃科学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 长安大学地质工程与测绘学院,河海大学地球科学与工程学院

基金: 国家自然基金资助项目(41501498),中央高校基本科研业务专项资金资助(300102268207)

分类号: P237

DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.01.017

页码: 86-91

总页数: 6

文件大小: 2120K

下载量: 158

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