【摘 要】
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不同地形条件下,不同的特征组合、特征维数对点云的分类效率及分类结果有不同的影响。提出了一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法,该方法依据地形起伏情况对整体点云
【机 构】
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首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,
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不同地形条件下,不同的特征组合、特征维数对点云的分类效率及分类结果有不同的影响。提出了一种机载LiDAR点云分类的自适应特征选择方法,该方法依据地形起伏情况对整体点云数据进行区域划分,自适应选择适宜该区域LiDAR点云分类的特征集合。为了验证这种特征选择方法的有效性,利用优选后的特征集合,分别采用随机森林和支持向量机算法进行分类实验验证,实验结果表明,在不同地形条件的区域里,适合LiDAR点云分类的特征集合不同。该方法可以有效地降低特征维数,缩短运算时间,且分类精度较高。
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