基于随机森林的机载激光雷达点云数据分类研究

发布时间：2021-03-23 14:32

　　近年来,机载激光雷达技术因其高精度、高效率的数据采集而广泛应用于地形测绘、三维建模和城市规划等多个领域。然而,机载激光雷达获取的数据是无序的三维点云数据,并不能直接获取地面和物体的三维信息,因此研究高效、高精度的点云分类方法成为了当前的研究热点。依据特征提取的基本单元,现有的点云分类方法可以分为基于点的分类方法和基于分割段的分类方法。基于点的分类方法通过分析单个点的特征对点云数据进行分类,而基于分割段的分类方法首先使用点云分割算法对点云数据进行分割,然后在分割段的基础上对点云数据进行分类。与基于点的分类方法相比,基于分割段的分类方法能获得更丰富的特征信息,提高分类效果。然而,现有的基于分割段的分类方法不仅存在点云分割不合理问题,而且忽略了不合理特征对分类效果的影响。本文对基于分割段的分类方法进行研究,提出了一种新的点云分类方法。该方法由逐步点云分割,基于随机森林的点云分类,以及分类结果的优化三个阶段组成。在逐步点云分割阶段,针对区域增长算法中存在的过分割和欠分割问题,本文将随机采样一致性算法和区域增长算法相结合,提出了基于小平面的区域增长算法。同时,鉴于单一点云分割算法存在的局限性,本... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息向量机的机载激光雷达点云数据分类[J]. 刘志青,李鹏程,陈小卫,张保明,郭海涛.  光学精密工程. 2016(01)
[2]利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类[J]. 孙杰,赖祖龙.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(11)
[3]机载激光雷达点云的阶层式分类[J]. 曾齐红,毛建华,李先华,刘学锋.  测绘科学. 2008(01)



本文编号：3095964