融合密集匹配点云与正射影像的二维城市场景分类

对航空摄影测量场景进行分类是摄影测童数据处理的重要环节。摄影测量匹配点云存在噪声、孔洞,影响分类精度。本文提出一种融合密集匹配点云和正射影像的城市场景分类方法。首先,分别从匹配点云、正射影像中提取出几何特征、光谱特征、纹理特征和归一化数字表面模型特征;其次,利用随机森林算法把场景中每个像素分为建筑物、植被或地面;最后,通过实验定量对比了不同的特征组合对分类精度的影响。结果表明:提取的多维特征之间存在互补关系,融合多维特征的分类能取得最优结果。