文献类型：期刊文章

作　　者：陈宇琪[1] 罗一芬[1] 龙竞帅[2] 郭雪莹[3]

CHEN Yuqi;LUO Yifen;LONG Jingshuai;GUO Xueying(Haikou Land Surveying and Mapping Institute,Haikou 570100,China;Hainan Hydrogeological Engineering Geological Survey Institute,Haikou 570102,China;CNBM Geological Engineering Exploration Academy Co.,Ltd.,Haikou 571127,China)

机构地区：[1]海口市土地测绘院,海南海口570100 [2]海南水文地质工程地质勘察院,海南海口570102 [3]中材地质工程勘察研究院有限公司,海南海口571127

出　　处：《地理信息世界》

年　　份：2019

卷　　号：26

期　　号：5

起止页码：58-63

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对从LiDAR点云数据中提取建筑物难的问题,提出一种顾及上下文信息的机载点云建筑物自动化提取方法。首先,以点为分类基元提取视觉分类特征,构建描述点云场景的视觉空间,并利用随机森林分类器初步分类场景。然后基于条件随机场模型将空间上下文信息引入点云分类中,使得分类结果满足局部连续和全局最优的特点。实验结果表明,建筑物可以有效地被分离出来,分离正确率超过96%,将为后续建筑物的自动矢量化提供理论支撑。

关 键 词：机载LIDAR 随机森林  条件随机场 点云分类  

分 类 号：P234.4]