一种基于IGA的融合点云和影像的建筑物提取方法

P237; 针对精细化实景三维建筑物建模,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法:计算并提取基于点云和影像的特征,实现点云特征空间的扩张;再改进遗传算法选择点云特征,构建并优化特征空间;最后使用SVM分类器实现建筑物点云的精准提取.在ISPRS公开数据集Vaihingen测试数据的试验表明本文方法具有较高的建筑物提取精度;在实际生产数据的实验表明建筑物提取精度较高且稳定,证明了本文方法的先进性和普适性....

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 43; no. 1; pp. 116 - 125
Main Authors 赖旭东, 骈蔚然, 薄立明, 何丽华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 武汉大学 遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079%武汉大学 中国发展与战略规划研究院,湖北 武汉 430079%湖北省地理国情监测中心,湖北 武汉 430000 2024
Subjects
LiDAR点云
building extraction
建筑物提取
特征选择
遥感信息工程
remote sensing and information engineering
LiDAR point cloud
feature selection
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2024.01.016

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Summary:P237; 针对精细化实景三维建筑物建模,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的建筑物LiDAR点云与正射影像融合提取方法:计算并提取基于点云和影像的特征,实现点云特征空间的扩张;再改进遗传算法选择点云特征,构建并优化特征空间;最后使用SVM分类器实现建筑物点云的精准提取.在ISPRS公开数据集Vaihingen测试数据的试验表明本文方法具有较高的建筑物提取精度;在实际生产数据的实验表明建筑物提取精度较高且稳定,证明了本文方法的先进性和普适性.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2024.01.016