【摘 要】
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针对车载激光雷达（LiDAR）数据中杆状地物分类效果不理想的问题，该文对从车载LiDAR数据中提取的杆状地物进行形态分析与分类研究。首先，利用基于体素的方法对杆状地物进行提取。其
【机 构】
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地质大学(北京)土地科学技术学院; 资源环境与灾害监测山西省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41872207)
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针对车载激光雷达（LiDAR）数据中杆状地物分类效果不理想的问题，该文对从车载LiDAR数据中提取的杆状地物进行形态分析与分类研究。首先，利用基于体素的方法对杆状地物进行提取。其次，对提取出的杆状地物进行形态分析，使用ESF特征、几何特征及附属物拓扑特征作为杆状地物的特征向量集。最后，利用随机森林分类器对特征向量集进行重要性分析，构建最优特征子集，对杆状地物进行精细分类。该文在3个数据集上进行试验以验证方法的有效性。结果表明，该文方法切实有效，对杆状地物有较好的分类效果，准确率分别为91.8%、89.23%和88.51%。
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