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基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类
基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类
摘要：
机载LiDAR（LightDetectionandRanging，光探测与测距）技术已经成为获取高精度地形数据和三维点云的主要方法之一。点云的分类在许多应用领域中具有重要意义，例如地质勘探、城市规划以及环境监测等。然而，由于点云数据的大规模和高维特性，点云分类面临许多挑战。为解决这些问题，本论文提出了一种基于改进层次分析（AnalyticHierarchyProcess，AHP）的机载LiDAR点云分类方法。
关键词：机载LiDAR，点云分类，改进层次分析（AHP），特征选择，分类器
1.简介
机载LiDAR技术通过激光脉冲扫描地面表面，并记录返回的反射信号，获取地面地形数据。点云是根据激光点的位置和反射强度信息生成的三维数据集。点云分类是将点云中的点分为不同的类别和对象，以便更好地理解和分析地理环境。
2.相关工作
过去的研究已经提出了许多点云分类方法，其中常用的方法包括基于特征、基于聚类和基于机器学习的方法。尽管这些方法在某些情况下取得了很好的效果，但仍然存在一些问题，如特征选择困难、聚类结果不稳定和分类器的准确性和鲁棒性等。
3.方法
本论文提出了一种基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。首先，我们采用改进的层次分析方法对LiDAR点云数据进行特征选择，选择出最具有区分度的特征子集。然后，利用这些特征子集，我们构建了一个分类模型，并使用训练数据对模型进行训练。最后，我们利用训练好的模型对测试数据进行分类。
4.实验设计和结果分析
为了评估所提出的方法的性能，我们采用了一个包含不同类别的点云数据集进行实验。实验结果表明，所提出的方法在点云分类任务中获得了较好的分类准确性和鲁棒性。
5.结论
本论文提出了一种基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。通过特征选择和分类模型构建，该方法能够有效地进行点云分类，并在实验中取得了良好的分类结果。未来的研究方向可以进一步改进特征选择和模型构建方法，以提高点云分类的性能和效果。
参考文献：
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