| 纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响 |
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| 引用本文： | 张爱武,李陶,李含伦,段乙好,孟宪刚. 纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响[J]. 高技术通讯, 2016, 0(1): 54-61. DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2016.01.008 |
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| 作者姓名： | 张爱武 李陶 李含伦 段乙好 孟宪刚 |
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| 作者单位： | 1. 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室 北京100048;2. 首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心 北京100048 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划(N2012BAH31B01)，北京市自然科学基金重点项目(B类)(KZ201310028035)，教育部博士点基金(20131108110005)，北京市长城学者(CIT&TCD20150323) |
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| 摘 要： | 将纹理特征与波形特征用于LiDAR数据分类,进行了纹理特征与波形特征的最佳组合方案研究。首先将LiDAR全波形数据的高程、波宽、振幅和回波次数等波形特征信息转化为波形特征图像;然后利用灰度直方图和灰度共生矩阵(GLCM)提取多种纹理特征,并与波形特征图像叠加构成多维特征图像;最后讨论纹理特征与波形特征组合对分类的影响,并确定最佳组合方案,探讨不同分类器对纹理与波形特征组合的适应性。实验结果表明,某些纹理特征能够提高分类精度,但不是分类特征越多越好,只有最佳组合才能充分利用纹理和波形特征,提高分类精度。
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| 关 键 词： | LiDAR 波形特征图像 纹理 分类 |
Effect of combinations of texture and waveform features on airborne LiDAR data classification |
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| Keywords: | LiDAR waveform feature image texture classification |
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