机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

论文摘要

机载多光谱Li DAR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Li DAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对Li DAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱Li DAR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Li DAR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。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曹爽,潘锁艳,管海燕

关键词: 多光谱,随机森林,地物分类,变量重要性,特征选择

来源: 测绘通报 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京信息工程大学地理科学学院

基金: 国家自然科学基金(41671454)

分类号: P237

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0356

页码: 79-84

总页数: 6

文件大小: 3237K

下载量: 224

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