机载激光雷达点云分类研究进展与趋势

机载激光雷达点云数据能为诸多行业应用提供框架性、基础性的技术支撑;点云数据也是智慧城市和实景三维(3D)中国建设的重要地理空间数据,高质量的点云分类能极大地提升地理空间数据的实体3D表征效果。因此,对机载激光雷达点云分类的技术研究进展情况进行凝练和梳理则显得较为重要。本论文从基于众源地图、基于特征、基于神经网络与深度学习、基于多模态数据利用等方面对点云分类方法进行论述,归纳各种方法的技术优势和潜在问题,并对发展趋势进行了分析。在城市复杂场景的激光雷达点云分类场景中,通过嵌入光学影像、融合众源地图标注信息,结合神经网络和深度学习方法,进行全局推理的多模态数据耦合,实现对机载激光雷达点云的高效率、高精度、高准确性的分类,将是今后需要进行深入研究的方向。