摘要
LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息,是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和,揭示了地物的几何和物理属性,是地物分类的重要依据。然而目前基于全波形分解的地物分类研究较少。本文将LiDAR全波形数据分解成波宽、振幅、回波次数3个独立的属性,并分别将这3个属性与高程进行格网化,生成一幅含有4个图层的图像;然后使用SVM分类器对这幅图像进行分类,成功分出了房屋、地面、高大植被,分类精度达96.248 2%,Kappa系数达0.928 1。
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第1期28-32,共5页
Bulletin of Surveying and Mapping
基金
国家科技支撑计划(2012BAH31B01)
教育部新世纪优秀人才资助项目(NCET-08-0630)