【摘 要】
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随着影像密集匹配方法的发展,目前可以从多视倾斜航空影像获得大量类比于激光扫描数据密度甚至精度的点云,但获取结果以着色的点云为主,缺乏分类信息。针对此问题,提出了一种
【基金项目】
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卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目“卫星影像与稀疏三维点联合高精度处理方法研究”(编号:KLSMTA-201505);国家重点基础研究发展计划资助项目(“973”计划)“高分辨率遥感影像的目标特征描述与数学建模”(编号:2012CB719903);国家自然科学基金项目“自适应三角形约束的多角度影像多基元匹配方法”(编号:41201472);水能资源利用关键技术湖南省重点
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随着影像密集匹配方法的发展,目前可以从多视倾斜航空影像获得大量类比于激光扫描数据密度甚至精度的点云,但获取结果以着色的点云为主,缺乏分类信息。针对此问题,提出了一种面向对象的倾斜摄影测量点云分类方法。首先,计算单点特征向量;然后,利用SLIC(simple linear iterative clustering)算法将点云对应的影像分割成超像素,再根据点云和影像间的关系,将点云聚类成超体素对象,并计算每个对象的特征向量;在此基础上,采用随机森林算法对超体素进行分类;最后,根据语义信息对分类结果进行后处理获得最终的点云分类结果。2组典型实验数据结果表明,总体分类精度分别达到91.2%和88.1%,比基于单点的分类方法分别提高了2.3%和8.2%。
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