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基于3D LiDar数据的城区植被识别研究
引用本文:刘峰,龚健雅.基于3D LiDar数据的城区植被识别研究[J].地理与地理信息科学,2009,25(6).
作者姓名:刘峰  龚健雅
作者单位:刘峰(中南林业科技大学理学院,湖南,长沙,410004;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079);龚健雅(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079) 
基金项目:国家重点基础研究发展计划项目,中南林业科技大学青年科学基金项目,湖南省教育厅科研项目 
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.

关 键 词:LiDar数据  点云分析  支持向量机  城区植被  分类

Detection of Urban Vegetation with 3D LiDar
LIU Feng,GONG Jian-ya.Detection of Urban Vegetation with 3D LiDar[J].Geography and Geo-Information Science,2009,25(6).
Authors:LIU Feng    GONG Jian-ya
Institution:LIU Feng1,2,GONG Jian-ya2(1.School of Science,Central South University of Forestry , Technology,Changsha 410004,2.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping , Remote Sensing,Wuhan University,Wuhan 430079,China)
Abstract:The Airborne Laser Scanner(ALS) can obtain high-resolution three-dimensional information about features of the earth surface.The three-dimensional laser scanning data have been used extensively in urban planning,urban ecological research and three-dimensional city modeling.Based on Support Vector Machine(SVM) of three-dimensional LiDar data classification methods,kd-trees was used to storage disorder of point cloud data,the different vegetation surface characteristic values in the local domain were achieved...
Keywords:LiDar data  point cloud analysis  SVM  urban vegetation  classification
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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