【摘 要】
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针对现有方法无法满足机载激光扫描与测距系统(LIDAR)数据地物分类时对算法精度和速度需求的问题,提出了一种基于非下采样剪切波(NSST)和正态DS证据理论的LIDAR数据快速地物
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院,雷丁大学系统工程学院
【基金项目】
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山西省研究生教育创新资助项目(2015SY61)
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针对现有方法无法满足机载激光扫描与测距系统(LIDAR)数据地物分类时对算法精度和速度需求的问题,提出了一种基于非下采样剪切波(NSST)和正态DS证据理论的LIDAR数据快速地物分类方法。首先,利用NSST对LIDAR数据源图像进行多尺度分解,对得到的各层高频图像进行中值滤波处理,并进行逆变换合成。其次,构建正态概率分配函数及模糊类别,对LIDAR数据进行信任分配,并进行合成与决策。实验证实,该方法的分类精度达到86.12%,运行时间仅为0.46 s,在保证快速的基础上有效地提高了分类算法的精度。
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