李陶
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 供职机构：首都师范大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球电子电信更多>>
- 一种用于机载激光雷达波形分解的小波变换与广义高斯模型组合法被引量：7
- 2015年
- 针对小光斑全波形机载激光雷达波形数据中叠加波难以解析和实测波形数据通常表现出展宽或尖峰形态的问题,提出一种基于小波变换与广义高斯模型的组合法(WT-GGM)来分解机载激光雷达波形数据。小波变换方法具有多分辨率分析的特性,在非平稳信号、微弱信号、瞬态信号及奇异信号的检测中显示出独特的优越性。广义高斯模型作为波形分量建模模型,通过调整其形状参数能有效地处理展宽或尖峰形态的波形分量。为了验证算法的有效性,分别对实验数据使用WT-GGM算法、商业软件常用的COG算法、GIPM算法和RGD算法进行分析,对比结果表明小波变换可以有效地从叠加波中检测出目标,WT-GGM算法分解出的目标数与GIPM算法和RGD算法结果基本相同,是COG算法的2倍。
- 段乙好张爱武刘诏李陶肖涛叶秋虹
- 关键词：遥感机载激光雷达小波变换广义高斯模型
- 纹理与波形特征组合对机载LiDAR数据分类的影响被引量：1
- 2016年
- 将纹理特征与波形特征用于LiDAR数据分类,进行了纹理特征与波形特征的最佳组合方案研究。首先将LiDAR全波形数据的高程、波宽、振幅和回波次数等波形特征信息转化为波形特征图像;然后利用灰度直方图和灰度共生矩阵(GLCM)提取多种纹理特征,并与波形特征图像叠加构成多维特征图像;最后讨论纹理特征与波形特征组合对分类的影响,并确定最佳组合方案,探讨不同分类器对纹理与波形特征组合的适应性。实验结果表明,某些纹理特征能够提高分类精度,但不是分类特征越多越好,只有最佳组合才能充分利用纹理和波形特征,提高分类精度。
- 张爱武李陶李含伦段乙好孟宪刚
- 关键词：LIDAR纹理
