|
|||||
|
|
| SVM用于LiDAR数据的地物分类 | |
| 引用本文： | 乔纪纲,陈明辉,艾彬,张亦汉.SVM用于LiDAR数据的地物分类[J].测绘通报,2013(7):35-38,42. |
| 作者姓名： | 乔纪纲 陈明辉 艾彬 张亦汉 |
| 作者单位： | 1. 广东商学院资源与环境学院,广东广州,510320 2. 东莞市地理信息与规划编制研究中心,广东东莞,523129 3. 中山大学海洋学院,广东广州,510275 |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金，广州市科技计划 |
| 摘 要： | LiDAR具有探测地表垂向结构的能力,目前还无法被其他遥感源所取代。本文提出通过变换点云提取LiDAR纹理特征,利用支持向量机(SVM)进行训练和分类,并与基于神经网络的分类方法进行比较。试验结果表明,SVM能在训练精度和推广能力之间取得折中,可有效地避免LiDAR地物分类证据不完备引起的过拟合问题,适合于LiDAR地物分类。 |
| 关 键 词： | LiDAR 高度纹理 SVM |
Land Cover Classification from LiDAR Data Based on SVM |
|
| QIAO Jigang,CHEN Minghui,AI Bin,ZHANG Yihan.Land Cover Classification from LiDAR Data Based on SVM[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2013(7):35-38,42. | |
| Authors: | QIAO Jigang CHEN Minghui AI Bin ZHANG Yihan |
| Institution: | QIAO Jigang,CHEN Minghui,AI Bin,ZHANG Yihan |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |