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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号:51-1125/TN
国际刊号:1001-3806
发布日期:
作者:李霞, 杨正维, 黄俊伟, 杨亚复, 高莎
关键词:激光技术, 图像处理, 机器学习, 随机森林分类法, 高原山区乡村
为了利用点云技术更好地获取地表信息, 用无人机AA1300的内置光学镜头采集影像数据, 构建2-D的数字正射影像地图(DOM), 悬挂GS-1350N镜头采集3-D的激光雷达点云; 通过k最近邻法(KNN)、支持向量机法(SVM)和随机森林法(RF)来实现DOM分类, 用定量分析中精度高的方法分类3-D点云, 并进行了2-D和3-D的分类映射对比分析。结果表明, 2-D的DOM分类中, 相对于KNN和SVM, RF的kappa系数分别高3.74%和2.16%, 全局精度分别高4.04% 和2.88%;2-D的分类结果通过直接线性变换到3-D点云中, 可实现2-D和3-D的点云分类, 映射精度达94.15%;而在相同条件下, 相对于2-D/3-D点云映射, 直接3-D点云分类能更完整地呈现地物信息。3-D点云的精准分类对获取地表信息是有帮助的。
来源:2024年第2期
《激光技术》期刊编辑部
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