基于随机森林的全波形点云数据分类研究

摘要

针对机载全波形数据,本文提出了一种基于随机森林法的点云分类算法,首先通过全波形分解获得振幅,回波次数,以及回波宽度3个特征,再结合本文中提出的特征提取方法,构建一个多维特征向量并进行特征选择,最后利用随机森林法将激光点云分为植被,地面部分以及建筑物三类.对比支持向量机分类方法,实验证明该方法具有很好的稳定性以及高效性,能够在城市区域取得很好的分类精度.