空军工程大学信息与导航学院, 陕西 西安 710077
为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,提出一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法。采用渐进加密三角网滤波提取地面点,在地面点的基础上对地物点进行归一化处理。对点云特征有效性进行评估,选取特征向量并用最邻近支持向量机(NN-SVM)对地物点进行分类,实现对城区点云数据的多元分类。利用城区点云数据验证该算法,通过分析分类精度对分类效果进行评价。结果表明,该算法有效提高了点云数据分类精度,实现了对城区点云数据的有效分类。
遥感 激光雷达 城区点云数据 分类算法 渐进加密三角网滤波 双层支持向量机 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161002
1 中国科学院大学， 北京 100049
2 中国科学院电子学研究所， 北京 100190
提出一种螺旋式扫描机载激光雷达系统的数字高程模型(DEM)内插算法。首先，描述螺旋式扫描激光雷达系统的扫描特点，并阐述实时计算重叠区域的原理；然后，介绍改进的三角网迭代加密滤波法，并将其用于地面点与非地面点的分离；最后，基于随机森林法内插DEM。实验结果表明，该方法实现了螺旋式扫描机载激光雷达系统的DEM内插，且内插精度符合工业生产的数据要求。
遥感 螺旋式扫描 激光雷达系统 三角网滤波 随机森林法 数字高程模型 中国激光
2018, 45(11): 1110006
