基于SVM和Lidar波形分解的点云分类方法研究
与其它类型遥感相比,LIDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,这些信息能够揭示地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据.本文提出一种基于SVM和LIDAR全波形数据的分类方法。该方法首先从激光点的全波形数据中分出波宽、回波次数和振幅三个独立的属性，将这三个属性以及点的高程属性分别与点的位置属性相结合，生成一幅含有4个图层的图像，然后使用SVM分类方法进行分类。通过对比试验，可以确定本文提出的方法具有较高的精度。
激光雷达 波形分解 点云分类法 分类精度
李含伦 张爱武 刘诏 胡少兴 孙卫东
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,北京,100048 北京航空航天大学机械工程与自动化学院,北京,100191 清华大学电子工程系,北京,100084
国内会议
南京
中文
460-461
2014-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）