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期刊文章详细信息

基于激光雷达点云数据的树种分类    

Classification of Tree Species Based on LiDAR Point Cloud Data

  

文献类型:期刊文章

作  者:陈向宇[1] 云挺[1] 薛联凤[1] 刘应安[2]

Chen Xiangyu;Yun Ting;Xue Lianfeng;Liu Ying’an(College of Information Science and Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing,Jiangsu 210037,China;Library of Navjing Forestry University,Nanjing,Jiangsu 210037,China)

机构地区:[1]南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037 [2]南京林业大学图书馆,江苏南京210037

出  处:《激光与光电子学进展》

基  金:国家重点研发计划(2017YFD0600900);国家自然科学基金(31770591,41701510);中国博士后面上基金项目(2016M601823);江苏高校优势学科建设工程项目

年  份:2019

卷  号:56

期  号:12

起止页码:195-206

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:以杭州钱江新城森林公园和新疆维吾尔自治区阿克苏市红旗坡农场的水杉、柳树、女贞、竹子和苹果树为研究对象,基于机载LiDAR获取高分辨率点云数据,结合支持向量机分类器,提出了多种树木特征,如结构特征参数、纹理特征参数和冠形特征参数等,以实现树种分类。实验结果表明,5种树木分类的整体准确率达85%,Kappa系数为0.81。所提分类方法不仅从LiDAR数据中获得了更有前景的单株树特征,还展示了一个可用于提高树种分类性能的有效框架。

关 键 词:遥感 激光雷达 树种分类  点云特征提取  支持向量机

分 类 号:S771[林业工程类]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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