面向?qū)ο蟮膬A斜攝影測量點云分類方法在當(dāng)前城市規(guī)劃災(zāi)害評估以及工程建模領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用,能夠進一步提高數(shù)據(jù)獲取的精度和質(zhì)量,為后續(xù)數(shù)據(jù)的分類處理活動奠定堅實的基礎(chǔ)。文章主要針對面向?qū)ο蟮膬A斜攝影測量點云分類方法進行探究,為建筑物的三維建模及智慧城市的構(gòu)建提供充足的數(shù)據(jù)。 

【文章來源】：智能建筑與智慧城市. 2020,(09)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

錯分的對象圖

分類誤差主要包含：(1)參考數(shù)據(jù)當(dāng)中，可以把地面上的物體標(biāo)注為地面（比如：汽車），如圖2所示，因此會出現(xiàn)一些錯分的對象，如圖2a，汽車的車頂屬于綠色，那么會被分類為植被；(2)由于樣本選擇的不適當(dāng)以及陰影的存在會使得一些區(qū)域被錯誤的分類為植被，如圖2b所示。圖2 錯分的對象圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]無人機傾斜攝影技術(shù)在三維城市建模中的應(yīng)用[J]. 王琳,吳正鵬,姜興鈺,陳楚.  測繪與空間地理信息. 2015(12)
[2]利用隨機森林的城區(qū)機載LiDAR數(shù)據(jù)特征選擇與分類[J]. 孫杰,賴祖龍.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2014(11)

碩士論文
[1]機載激光雷達點云數(shù)據(jù)濾波方法研究[D]. 谷延超.西南交通大學(xué) 2014



本文編號：3605230