【摘 要】
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针对商用激光传感器Optech LiDAR Titan系统获取的多光谱激光点云数据进行地物分类试验的探索,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)模型的多光谱激光LiDAR点云数据地物分类方法。新数据源多光谱激光点云具有多通道和多次散射回波的典型特性,生成感兴趣的热力图,根据热力图特征值和nDSM辅助数据进行感兴趣地物分类。采用CNN模型学习结果与面向对象影像分析OBIA分类方法相结合对分类结果进行
【机 构】
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32021 部队,北京 100094
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针对商用激光传感器Optech LiDAR Titan系统获取的多光谱激光点云数据进行地物分类试验的探索,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)模型的多光谱激光LiDAR点云数据地物分类方法。新数据源多光谱激光点云具有多通道和多次散射回波的典型特性,生成感兴趣的热力图,根据热力图特征值和nDSM辅助数据进行感兴趣地物分类。采用CNN模型学习结果与面向对象影像分析OBIA分类方法相结合对分类结果进行精化,并用随机采样参考点对地物分类结果进行精度评估,解决CNN模型分类的正确性和可靠性问题。实验表明,地
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针对单颗卫星结果易跳变且无法有效表征土壤湿度时空尺度特征的问题,提出了一种多卫星赋权融合解译土壤湿度变化的算法。该方法无需额外观测值仅使用卫星直射和反射信号强度来确定权值,并通过实测GNSS数据进行了验证。研究结果表明,卫星赋权融合结果有效综合了不同卫星间的信息,提高了土壤湿度解译值与实测值间的一致性,BDS/GPS融合结果的相关系数分别达到了0.849和0.729,较单颗卫星的结果至少提升了15
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