顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法

摘要：

采用无人机影像进行绿地信息分类时,常利用影像光谱、纹理、形状等分类特征,忽视了通过无人机影像生成点云构建的数字表面模型(Digital surface model,DSM)和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)差异特征.基于此,提出一种顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法.方法首先基于摄影测量理论对研究区无人机影像进行空三计算,并生成点云,在此基础上构建DSM、DEM和数字正射影像(Digital Orthophoto Map,DOM);然后,利用DSM和DEM模型构建地物高度差异模型(normalized Digital Surface Model,nDSM);最后,利用可见光波段差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)对DOM进行植被与非植被分类,并结合nDSM对植被进行分类.以昆明市呈贡区白龙潭公园为研究区进行绿地信息分类,Kappa系数精度达到0.862,实验表明本文的方法对城市绿地调查具有实际意义.

关键词：绿地分类、无人机、可见光植被指数、点云

所属期刊栏目：41

分类号：S157.2(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金;云南省基础研究计划项目;云南省教育厅科学研究基金;云南师范大学研究生科研创新基金项目

在线出版日期：2022-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：11-18