基于多尺度维度特征和SVM的高陡边坡点云数据分类算法研究

发布时间：2017-12-22 23:24

  本文关键词：基于多尺度维度特征和SVM的高陡边坡点云数据分类算法研究　出处：《武汉大学学报(信息科学版)》2016年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为解决复杂场景下高陡边坡点云数据的植被过滤问题,首先研究了高陡边坡上植被和岩石激光点云的多尺度维度特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)构建分类器,针对高陡边坡点云数据提出滤波算法,并编制了三维激光点云滤波软件LIDARVIEW。实验数据表明,复杂场景内不同尺度的植被均得到很好识别,滤波算法分类精度较高;算法不受激光点云的密度、遮挡和复杂地形的影响,且适用于机载雷达点云数据的滤波;植被覆盖率高的岩石分类精度高于93%,植被覆盖率低的岩石分类精度高于97%。算法对山丘区有复杂地貌的高陡边坡地形测量具有重大研究意义。
【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;中国矿业大学(北京)地测学院;中国地震台网中心;陕西职业技术学院计算机科学系;
【基金】：全国山洪灾害调查评价无人机遥感技术应用示范项目(1261430112001) 山西省煤矿采空区特殊下垫面的下渗机制研究及采空区产汇流成果应用项目(JZ0203A422015) 河南省山洪动态预警关键技术研究与应用项目(JZ0203492015) 北京市无实测流量记录地区小流域暴雨洪水计算方法研究项目(Y20150606000)~~
【分类号】：P225.2
【正文快照】： 项目资助:全国山洪灾害调查评价无人机遥感技术应用示范项目(1261430112001);山西省煤矿采空区特殊下垫面的下渗机制研究及采空区产汇流成果应用项目(JZ0203A422015);河南省山洪动态预警关键技术研究与应用项目(JZ0203492015);北京市无实测流量记录地区小流域暴雨洪水计算方法

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本文编号：1321491