基于正态DS证据理论的机载LIDAR数据地物分类方法

摘要：

针对现有方法无法满足机载激光扫描与测距系统(LIDAR)数据地物分类时对算法精度和速度需求的问题,提出了一种基于非下采样剪切波(NSST)和正态DS证据理论的LIDAR数据快速地物分类方法.首先,利用NSST对LIDAR数据源图像进行多尺度分解,对得到的各层高频图像进行中值滤波处理,并进行逆变换合成.其次,构建正态概率分配函数及模糊类别,对LIDAR数据进行信任分配,并进行合成与决策.实验证实,该方法的分类精度达到86.12％,运行时间仅为0.46 s,在保证快速的基础上有效地提高了分类算法的精度.

关键词：地物分类、机载激光扫描与测距系统、非下采样剪切波变换、正态DS证据理论

所属期刊栏目：36

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：山西省研究生教育创新资助项目2015SY61

在线出版日期：2016-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：926-930