【摘 要】
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机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源.近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难.本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类.该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集.通过机载多光谱LiDAR数据的试
【机 构】
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南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,江苏 南京210044;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉430079;上海航天电子技术研究所,上海201109;淮阴工学院计算机与软件工程学院,江
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机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源.近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难.本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类.该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集.通过机载多光谱LiDAR数据的试验表明,该方法所生成的样本不仅符合卷积神经网络所要求的输入数据形式,而且能够确保对输入场景的完整覆盖.
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