一種LiDAR波形綜合特征的單木識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201510232806.8 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN104849722B 公開(kāi)（公告）日 2017-03-29
申請(qǐng)公布號(hào) CN104849722B 申請(qǐng)公布日 2017-03-29
分類(lèi)號(hào) G01S17/88(2006.01)I 分類(lèi) 測(cè)量；測(cè)試;
發(fā)明人 曹林;代勁松;許子乾 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 南京市浦口區(qū)望月農(nóng)莊
代理機(jī)構(gòu) 南京申云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 邱興天
地址 210037 江蘇省南京市玄武區(qū)龍?bào)绰?59號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種LiDAR波形綜合特征的單木識(shí)別方法，借助機(jī)載小光斑全波形LiDAR傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；LiDAR波形數(shù)據(jù)預(yù)處理：?jiǎn)文径ㄎ缓凸诜崛?；基于發(fā)射能量及傳感器與地物的距離信息對(duì)LiDAR波形數(shù)據(jù)進(jìn)行校正；構(gòu)建體元框架并進(jìn)行LiDAR波形的結(jié)構(gòu)化分解；提取單木的波形特征變量；提取單木的點(diǎn)云特征變量；使用隨機(jī)森林方法篩選最優(yōu)特征變量并進(jìn)行樹(shù)種分類(lèi)。本發(fā)明的驗(yàn)證結(jié)果表明，與其他使用遙感方法進(jìn)行樹(shù)種分類(lèi)的方法相比，總體精度提升了15%左右；Kappa系數(shù)提升了0.13左右。