基于多光谱数据指导的偏度平衡点云滤波 
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Point Cloud Filter of Skewness Balance Based on the Guidance of Multispectral Data
中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051
图 & 表
图 1. 方法流程图
Fig. 1. Method flow chart
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图 2. 光谱相似矩阵生成方法
Fig. 2. Method of spectral similarity matrix generation
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图 3. 实验结果对比
Fig. 3. Comparison of experimental results
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表 1法伊英根数据参数
Table1. Data parameters of Vaihingen
| Data | Transducer | Flightaltitude /m | Point clouddensity /m-2 | Coveragearea /km2 |
|---|
| Pointcloud | ALS50 | 500 | 6.7 | 2.4 | | Spectrum | DMC | 900 | 0.08 | 2.4 |
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表 2不同方法实验结果对比
Table2. Comparison of experimental results of different methods
| Data | Method | Error rateof the firstkind /% | Error rateof the secondkind /% | Totalerror | Totaltime /s |
|---|
| 1 | Skewnessbalance | 1.84 | 0.76 | 2.6 | 1826 | | Proposedmethod | 2.08 | 0 | 2.08 | 1354 | | SVM | 1.72 | 0.67 | 2.39 | 3639 | | 2 | Skewnessbalance | 1.62 | 1.54 | 3.16 | 3022 | | Proposedmethod | 1.70 | 0.73 | 2.43 | 2396 | | SVM | 1.26 | 1.43 | 2.69 | 5628 | | 3 | Skewnessbalance | 2.36 | 1.23 | 3.59 | 2357 | | Proposedmethod | 2.42 | 0.78 | 3.20 | 2064 | | SVM | 2.23 | 1.06 | 3.29 | 4382 | | 4 | Skewnessbalance | 2.09 | 0.95 | 3.04 | 2931 | | Proposedmethod | 2.03 | 0.22 | 2.25 | 2067 | | SVM | 1.82 | 0.87 | 2.69 | 5210 |
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韩晓峰, 杨风暴, 卫红, 李大威, 刘丹. 基于多光谱数据指导的偏度平衡点云滤波[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(4): 042801. Xiaofeng Han, Fengbao Yang, Hong Wei, Dawei Li, Dan Liu. Point Cloud Filter of Skewness Balance Based on the Guidance of Multispectral Data[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(4): 042801.
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