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新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
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徕卡RTC360不仅操作简单、扫描速度快,而且非常智能。可以实时跟踪计算两个连续站点间的相对位置,点云实时预拼接。后期搭配Register360智能拼接软件,点云智能拼接处理,无需人工干预,简单高效。 相似文献
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通过对城市老区和城市新区采集点云数据和纠正点数据,进行精度统计,获得纠正点数量、纠正点布设间距的经验数据,为车载激光建模测量的广泛应用提供参考。 相似文献
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