機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)特征選擇與精確分類技術(shù)研究.pdf

1、激光掃描與測(cè)距技術(shù)（Light Detection and Ranging,LIDAR)可以快速、主動(dòng)、自動(dòng)獲取大范圍地物密集采樣點(diǎn)的三維信息，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)攝影測(cè)量技術(shù)獲取地物信息單一的缺陷，自上世紀(jì)九十年代投入商業(yè)使用以來，已被廣泛地應(yīng)用于構(gòu)造數(shù)字地形模型（Digital Terrain Model,DTM）與數(shù)字城市模型、突發(fā)自然災(zāi)害評(píng)估、道路與電力線勘探、生物量估計(jì)等領(lǐng)域。如何利用LIDAR系統(tǒng)提供的光譜、紋理、高程、強(qiáng)度等多源信息

2、精確快速地獲取地物分布信息已成為當(dāng)前亟需解決的問題。
　　本文針對(duì)機(jī)載LIDAR數(shù)據(jù)地物分類領(lǐng)域內(nèi)的特征提取、特征重要性分析、分類器構(gòu)建、分類結(jié)果類別混淆出現(xiàn)原因及分類精度優(yōu)化方法進(jìn)行了深入的研究和探討。論文主要研究內(nèi)容包括：
　　1.針對(duì)以往在對(duì)LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行地物分類時(shí)，特征選取缺乏依據(jù)，主要依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與偏好，并由此導(dǎo)致分類精度未能達(dá)到最優(yōu)的問題，首先，在進(jìn)行特征提取時(shí)，對(duì)LIDAR點(diǎn)云與影像數(shù)據(jù)所提供的特征進(jìn)行較為

3、完備的提??；其次，在隨機(jī)森林分類算法框架下，利用袋外樣本的特征置換重要性測(cè)度評(píng)估特征對(duì)分類精度的影響程度；最后，選擇對(duì)分類精度影響較大特征代替原有的高維特征進(jìn)行分類。
　　2.從算法原理上，對(duì)支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、馬爾科夫隨機(jī)場、D-S證據(jù)理論等LIDAR數(shù)據(jù)地物分類領(lǐng)域內(nèi)常用的分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證構(gòu)建最適合LIDAR數(shù)據(jù)的分類方案。
　　3.針對(duì)分類器分類結(jié)果存在分類精度低、不符合真實(shí)地物特性、不符合人們