基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类

针对机载LiDAR点云信息挖掘研究,提出了改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。首先选出5个判定准则,使用层次分析方法对每一个点云做出相应的判定,然后根据一定的规则对判定的结果生成一个二进制信号,最后使用BP神经网络方法确定判定因子在不同地物分类中的权重并对机载LiDAR点云分类。实验数据结果表明:该方法能够很好的将点云数据分类为高大的树、人工建筑物、低矮植物、地表和道路,分类精度Kappa系数达到0.87。