10.3772/j.issn.1002-0470.2016.01.008
纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响
将纹理特征与波形特征用于LiDAR数据分类,进行了纹理特征与波形特征的最佳组合方案研究.首先将LiDAR全波形数据的高程、波宽、振幅和回波次数等波形特征信息转化为波形特征图像;然后利用灰度直方图和灰度共生矩阵(GLCM)提取多种纹理特征,并与波形特征图像叠加构成多维特征图像;最后讨论纹理特征与波形特征组合对分类的影响,并确定最佳组合方案,探讨不同分类器对纹理与波形特征组合的适应性.实验结果表明,某些纹理特征能够提高分类精度,但不是分类特征越多越好,只有最佳组合才能充分利用纹理和波形特征,提高分类精度.
LiDAR、波形特征图像、纹理、分类
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TP3;TU1
国家科技支撑计划N2012BAH31B01;北京市自然科学基金重点项目B类KZ201310028035;教育部博士点基金20131108110005;北京市长城学者CIT&TCD20150323
2016-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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