バイラテラル最小値/最大値フィルタを用いた航空機搭載レーザスキャナデータのクラス分類

摘要

We propose a new classification feature for airborn laser scanner data by using bilateral minimum/ maximum filters for classification. Through experiments which are classified airborn laser scanner data to building, ground, and tree, we verify the effectiveness of the proposed feature. Furthermore, we show that it can perform a highly accurate classification by combining the proposed feature and a conventional feature (Lodha et al., 2006). Finally we comment on the respects in which the proposed feature is improved and on future prospects.%近年，航空機に搭載されたレーザスキャナで計測された点群データ(以下，LSデータ)が森林や防災，都市計画などの多くの分野で活用されている(日本写真測量学会編，2002)。これらの分野での活用において，LSデータを建物や樹木，地面などのクラスに分類する必要がある。クラス分類を行うためには，LSデータから特徴量を抽出する必要がある。LSデータからの特徴量として，地上高，高度変動，法線変動が提案されている(Lodha et al.,2006;浅田ら，2010)(以下，従来特徴量)。