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基于3D LiDar数据的城区植被识别研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
刘峰;龚健雅
作者机构:
[刘峰] 中南林业科技大学,理学院
[龚健雅] 武汉大学
语种:
中文
关键词:
LiDar数据;点云分析;支持向量机;城区植被;分类
关键词(英文):
point cloud analysis;SVM;urban vegetation;classification
期刊:
地理与地理信息科学
ISSN:
1672-0504
年:
2009
卷:
25
期:
6
页码:
5-8
基金类别:
2006CB701300:国家重点基础研究发展计划(973计划) 07042B:中南林业科技大学青年科学基金 09C999:湖南省教育厅科学研究项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
理学院
摘要:
提出一种基于支持向量机(SVM)的三维LiDar数据分类方法:利用kd-trees存储无序的点云数据,在局部邻域中利用点云数据间的几何关系估算植被表面特征值;将密度值和高程差值作为SVM输入特征变量,利用基于径向基函数的SVM方法实现植被点云数据的分类.实验结果为:OA分类精度达到94.31%,Kappa系数为89.53%.该方法操作性较强,在分类精度及计算效率方面比传统方法具有优势.
摘要(英文):
The Airborne Laser Scanner(ALS) can obtain high-resolution three-dimensional information about features of the earth surface.The three-dimensional laser scanning data have been used extensively in urban planning,urban ecological research and three-dimensional city modeling.Based on Support Vector Machine(SVM) of three-dimensional LiDar data classification methods,kd-trees was used to storage disorder of point cloud data,the different vegetation surface characteristic values in the local domain were achieved by analyzing the geometry connect...

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