基于对象的激光点云数据城区树木识别方法

摘要：

通常利用激光点云数据(LiDar)进行树木分类的方法是将点云内插生成数字地形模型(DTM),根据地物高程差值,在图像处理方法的基础上进行分割或分类.提出一种新的基于对象的LiDar数据树木识别方法,其最大特点是直接利用点云数据的三维空间关系进行分类,不需要将点云转换成二维图像进行处理,避免了转换过程中信息的丢失,提高了分类的精度.具体实现步骤:首先利用kd-trees组织点云数据,在局部邻域中利用点云位置和法线分别进行协方差分析,估算各点的空间特征变量,然后结合各点的回波次数和局部邻域中点云个数密度作为SVM分类器的输入变量,最后利用基于径向基函数的SVM方法实现点云的分类.实验结果表明:OA分类精度为91.21%,Kappa系数为85.62%.

关键词：激光点云、空间分析、树木、分类

所属期刊栏目：30

分类号：S758.61(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：中南林业科技大学青年科学基金项目07042B;湖南省教育厅科技基金项目09C0999

在线出版日期：2010-11-24（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：73-77