基于3D LiDar数据的城区植被识别研究

被引：12

作者：

刘峰 ^{[1
,2
]}

龚健雅 ^{[2
]}

机构：

[1] 中南林业科技大学理学院

[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

来源：

地理与地理信息科学 | 2009年 / 25卷 / 06期

关键词：

LiDar数据; 点云分析; 支持向量机; 城区植被; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP75 [遥感图像的解译、识别与处理];

学科分类号：

081002 ;

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。

引用

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