采用多尺度近邻体素特征的TLS林分点云分类

针对局部空间中林分点云多呈不规则分布的现状,提出了一种基于多尺度近邻体素特征的地面激光雷达林分点云分类方法。首先,通过特征选择获得六个特征,迭代使用四个尺度的八叉树分割点云,并在每个尺度下迭代遍历每个体素,搜索九个近邻体素计算点特征,实现四个尺度基于近邻体素重心的点特征估计;然后,使用LightGBM分类器完成训练,将该分类器模型应用于测试集实现林分点云分类;最后,通过分类准确率和计算特征用时作为评价指标对该方法实验结果进行评价。分析结果表明,该方法特征计算效率有较大幅度提升,可有效应用于人工林的点云分类任务。