| 基于监督学习的机载LiDAR点云滤波方法 |
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| 引用本文： | 刘海鹏,黄中德,李笑笑.基于监督学习的机载LiDAR点云滤波方法[J].安徽地质,2022,32(1):84-88. |
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| 作者姓名： | 刘海鹏 黄中德 李笑笑 |
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| 作者单位： | 安徽省地质矿产勘查局325地质队,安徽淮北 235000 |
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| 摘 要： | 点云滤波是机载LiDAR点云后处理应用必不可少的环节。虽然国内外学者提出了许多滤波方法，但依然存在以下问题:一是需要复杂的参数设定；二是滤波方法鲁棒性较差，难以适应复杂的地形环境。为了实现高精度自动点云滤波，本文提出一种基于支持向量机(SVM)的滤波方法。该方法将点云滤波转换为二分类问题，通过计算点云数据的5维特征向量...
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| 关 键 词： | 激光雷达 滤波 SVM 二分类 特征向量 |
Airborne LiDAR point cloud filtering method based on supervised learning |
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| LIU Hai-peng,HUANG Zhong-de,LI Xiao-xiao.Airborne LiDAR point cloud filtering method based on supervised learning[J].Geology of Anhui,2022,32(1):84-88. |
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| Authors: | LIU Hai-peng HUANG Zhong-de LI Xiao-xiao |
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