基于隨機森林的傾斜影像匹配點云分類研究
摘要：針對由無人機傾斜影像匹配所生成的高密度三維彩色點云,文中提出一種基于隨機森林的點云分類方法。在提取彩色點云幾何特征和光譜特征的基礎上,首先采用變量重要性評分策略進行特征的重要性評估,進而確定一組用于分類的最優特征子集,最后采用隨機森林算法將點云分為建筑物、樹木以及低矮植被三類。實驗結果表明,該方法可以將匹配點云中提取的幾何特征和光譜特征有機融合,并在減少冗余特征的基礎上,有效提高傾斜影像匹配點云的分類精度和效率。
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