基于无人机影像的点云人工智能地物分类研究

利用遥感手段对地物进行语义分割可为城市规划、土地利用管理、环境保护等方面提供重要的基础信息,针对二维影像数据自身的局限性和传统的点云地物分类方法智能化程度低、准确度差等缺点。利用某村庄的无人机倾斜摄影测量实景数据进行三维点云语义分割并进行语义标注,建立了一个满足室外场景语义分割的3D点云数据集。利用PointNet++算法对该3D点云数据集进行模型训练和测试。实验结果显示植被类和建筑物分类的IOU可达0.792和0.852,而其他类别中的小类别分类的IOU均低于0.2。