作者：江炯; 汪从敏; 何玉涛; 黎天祥; 徐杰机载点云随机森林数据融合词袋模型体素化
摘要：激光点云分类是LiDAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对LiDAR点云数据识别率低的问题，以体素化的点云为研究对象，提出了一种基于词袋模型的城区机载LiDAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息，文中综合分析了点云数据和影像数据的特点，以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征；以体素为单位分割点云数据，并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型；最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明，本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量，分类正确率能达到93%以上。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
