【摘 要】
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机载Li DAR（Light Detection and Ranging,激光扫描测距）系统作为主动式遥感测量方式的一个重要分支,具有探测数据精度高、工作方式便捷灵活等特点。利用机载Li DAR数据进行地物分类与提取是机载Li DAR数据处理方法的主要研究内容以及城市规模建设规划、植被生长态势监测的重要前提。然而由于不同类型数据特征的差异性以及特征辨识能力的局限性,导致地物分类与提取的精度较低,难
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机载Li DAR（Light Detection and Ranging,激光扫描测距）系统作为主动式遥感测量方式的一个重要分支,具有探测数据精度高、工作方式便捷灵活等特点。利用机载Li DAR数据进行地物分类与提取是机载Li DAR数据处理方法的主要研究内容以及城市规模建设规划、植被生长态势监测的重要前提。然而由于不同类型数据特征的差异性以及特征辨识能力的局限性,导致地物分类与提取的精度较低,难以满足多场景高精度的需求,严重制约着机载Li DAR数据算法研究方面的发展与应用。因此,本文针对机载Li DAR数据地物分类与提取精度偏低的问题,从不同类型数据特征的性能分析和提取入手,对地物分类与提取精度提高方法进行研究,主要研究内容如下:（1）机载Li DAR数据特征分析:在了解机载Li DAR系统工作原理以及数据采集流程的基础上,对从机载Li DAR系统点云数据、影像数据中提取直接特征和间接特征的可能性以及不同特征地物辨识能力的有效性进行分析,研究适用于地物分类和某类特定地物提取两种不同应用需求的数据特征类型。（2）基于多源数据特征融合的地物分类方法研究:首先结合不同特征间分类性能互补的优势,对机载Li DAR点云数据和遥感影像数据所表征的地物属性进行分析并提取出相关适用特征;其次针对特征融合中异源差异特征带来的影响地物分类精度的不确定信息问题,通过构建不同特征分类性能子集和模糊信任分配函数,提出一种基于改进DS证据理论的城区场景地物分类方法;最后在不同区域实验数据集上对该地物分类方法的实验结果进行分析评价,验证该地物分类精度提高方法的有效性。（3）基于多特征分层策略的地物提取方法研究:针对地物提取中现有特征辨识度不足的问题,本文直接对Li DAR点云数据进行特征分析和提取。首先针对点云庞大数据量造成的算法效率较低的问题引入点云滤波思想,实现与地物提取无关的地面点的去除;其次通过地物类型属性分析,在地物点云三维结构上构造适用于某类地物提取的空间结构几何统计特征组合;最后引入分层策略通过多特征阈值分割实现某类地物的精确提取,实验部分分别以植被和建筑物两类典型地物为例,利用定量指标对地物提取结果进行评价并对比分析实验误差,验证该地物提取精度提高方法的有效性。
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