基于随机森林的倾斜影像匹配点云分类研究
  • 【DOI】

    10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2018.12.004

  • 【摘要】

    针对由无人机倾斜影像匹配所生成的高密度三维彩色点云,文中提出一种基于随机森林的点云分类方法.在提取彩色点云几何特征和光谱特征的基础上,首先采用变量重要性评分策略进行特征的重要性评估,进而确定一组用于分类的最优特征子集,最后采用随机森林算法将点云分为建筑物、树木以及低矮植被三类.实验结果表明,该方法可以将匹配点云中提取的几何特征和光谱特征有机融合,并在减少冗余特征的基础上,有效提高倾斜影像匹配点云的... 展开>>针对由无人机倾斜影像匹配所生成的高密度三维彩色点云,文中提出一种基于随机森林的点云分类方法.在提取彩色点云几何特征和光谱特征的基础上,首先采用变量重要性评分策略进行特征的重要性评估,进而确定一组用于分类的最优特征子集,最后采用随机森林算法将点云分为建筑物、树木以及低矮植被三类.实验结果表明,该方法可以将匹配点云中提取的几何特征和光谱特征有机融合,并在减少冗余特征的基础上,有效提高倾斜影像匹配点云的分类精度和效率. 收起<<

  • 【作者】

    赵利霞  王宏涛  郭增长  管建军 

  • 【作者单位】

    河南理工大学 测绘与国土信息工程学院 /河南测绘职业学院

  • 【刊期】

    测绘工程 ISTIC 2018年12期

  • 【关键词】

    倾斜影像匹配点云  随机森林  特征提取  特征选择 

  • 【基金项目】

    中国科学院数字地球重点实验室开放基金 河南理工大学博士基金