10.3969/j.issn.1004-9398.2013.05.015
基于随机森林的全波形点云数据分类研究
针对机载全波形数据,本文提出了一种基于随机森林法的点云分类算法,首先通过全波形分解获得振幅,回波次数,以及回波宽度3个特征,再结合本文中提出的特征提取方法,构建一个多维特征向量并进行特征选择,最后利用随机森林法将激光点云分为植被,地面部分以及建筑物三类.对比支持向量机分类方法,实验证明该方法具有很好的稳定性以及高效性,能够在城市区域取得很好的分类精度.
全波形分类、特征提取、随机森林法
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P208(一般性问题)
2013-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
71-73,78
