中南林业科技大学青年科学基金(07042B)
- 作品数：7 被引量：45H指数：4
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- 基于对象的激光点云数据城区树木识别方法被引量：5
- 2010年
- 通常利用激光点云数据(LiDar)进行树木分类的方法是将点云内插生成数字地形模型(DTM),根据地物高程差值,在图像处理方法的基础上进行分割或分类。提出一种新的基于对象的LiDar数据树木识别方法,其最大特点是直接利用点云数据的三维空间关系进行分类,不需要将点云转换成二维图像进行处理,避免了转换过程中信息的丢失,提高了分类的精度。具体实现步骤:首先利用kd-trees组织点云数据,在局部邻域中利用点云位置和法线分别进行协方差分析,估算各点的空间特征变量,然后结合各点的回波次数和局部邻域中点云个数密度作为SVM分类器的输入变量,最后利用基于径向基函数的SVM方法实现点云的分类。实验结果表明:OA分类精度为91.21%,Kappa系数为85.62%。
- 刘峰杨志高
- 关键词：激光点云
- 一种基于改进的2D-Gabor纹理图像分类方法被引量：2
- 2010年
- 针对多纹理图像分类的问题,本文提出了一种操作性强,通用性高的分类方法。借助人类视觉特性和纹理图像的尺寸,设计了一种快速简单的Gabor滤波参数设置方法。在多通道的滤波特征图像中应用顺序向前搜索策略选择特征,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为判别因子进行特征空间的优化,最后通过SVM方法实现图像分类。实验表明,该方法有良好的纹理图像分类效果。较之传统的Gabor滤波图像分类方法,该方法具有参数设置简单,操作性强的特点。
- 刘峰
- 关键词：图像分类GABOR滤波器纹理图像
- 全波形LiDar数据分解方法的研究被引量：8
- 2010年
- 研究了激光波形数据高斯函数分解的理论基础,提出了利用广义高斯模型函数拟合脉冲波形,并提取脉冲波形重要参数的方法。实验表明:利用广义高斯模型能较好地分解脉冲波形,该参数提取方法在分解振幅较高的脉冲波形时鲁棒性较好。该波形分解方法不但能增加点云的数量,而且能增加点云的层次感,同时能提取出激光点云的振幅、距离、脉冲宽度以及背向散射截面等重要的参数,这些特征对后续的地物分类研究提供了基础。
- 刘峰谭畅
- 关键词：LIDAR广义高斯模型点云
- 一种基于SVM多特征综合的图像分类方法被引量：2
- 2010年
- 分别利用多通道Gabor滤波器和HSV颜色模型对图像进行特征提取,得到两种特征空间。用顺序向前浮点法搜索,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为评价指标进行特征选择,最后利用综合后的特征数据在SVM基础上实现图像的监督分类。上述方法提高了彩色纹理图像和遥感图像的分类正确率。实验表明,多特征融合的分类效果比单一特征要好。
- 刘峰杨志高
- 关键词：图像分类SVM纹理
- 基于MapObjects的森林病虫害信息系统被引量：3
- 2008年
- 分析MapObjects二次开发的特点,设计适合森林病虫害管理的地理信息系统,分析系统的部分结构、工作原理和功能。提出实现采集、处理及关联空间数据和属性数据的方法,论述系统软件部分的实现。该系统改变了森林病虫害信息管理系统的传统模式,提高了管理效率。
- 刘峰杨志高
- 关键词：地理信息系统二次开发
- 一种基于多特征的高光谱遥感图像分类方法被引量：12
- 2009年
- 提出在多维特征空间中以互信息为评价指标进行特征选择,在特征子集中应用支持向量机(SVM)分类器实现图像监督分类的方法。首先提取图像的光谱、纹理和颜色特征,得到多特征的高维特征空间,然后用最大相关和最小冗余的互信息作为评价标准,用10-fold交叉验证误差率选择特征子集,最后用基于径向基函数的SVM实现图像的分类。实验表明,该方法能明显提高图像分类的精度。
- 刘峰龚健雅
- 关键词：图像分类互信息SVM
- 基于3D LiDar数据的城区植被识别研究被引量：13
- 2009年
- 提出一种基于支持向量机(SVM)的三维LiDar数据分类方法:利用kd-trees存储无序的点云数据,在局部邻域中利用点云数据间的几何关系估算植被表面特征值;将密度值和高程差值作为SVM输入特征变量,利用基于径向基函数的SVM方法实现植被点云数据的分类。实验结果为:OA分类精度达到94.31%,Kappa系数为89.53%。该方法操作性较强,在分类精度及计算效率方面比传统方法具有优势。
- 刘峰龚健雅
- 关键词：LIDAR数据支持向量机
