【摘 要】
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针对较复杂场景的点云自动分类方法中目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等的问题，在对数据进行粗差剔除的基础上，首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征，并利用Jo
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,北京建筑大学现代城市测绘国家测绘地理信息局重点实验室
【基金项目】
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国家973计划(2011CB707001);国家自然科学基金(41001308;41071291)
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针对较复杂场景的点云自动分类方法中目标类别为地面、植被、建筑物、电力塔、电力线等的问题，在对数据进行粗差剔除的基础上，首先归纳、定义了点云分类所需的关键特征，并利用JointBoost实现地物分类；同时，考虑到点云数据量大，其分类速度较慢，通过结合地物空间上的相互关联关系，提出一种序列化的点云分类及特征降维方法。该方法在保证分类精度的前提下，使分类所需特征维数降低，缩短了分类所需时间。激光扫描点云数据分类试验证明了该分类方法的有效性。
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