航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类

针对从非地面点云数据中难以自动分类植被和建筑物的问题,提出一种航空影像辅助的机载LiDAR(Light Detection and Ranging)植被点云分类方法。根据植被的光谱特征明显不同于其他地物这一特点,在生成数字正射影像的基础上,首先利用K均值(K-means)聚类算法对影像进行聚类和图像增强,然后将增强后的影像和对应区域的点云数据进行融合,最后通过影像处理结果对机载LiDAR植被点云进行分类。选取某城市的机载LiDAR植被点云数据和航空影像进行实验,定量分析结果显示所提方法的总分类精度为96.47%,Kappa系数为0.9248,该方法能够达到点云中植被自动分类的目的。