基于激光点云数据的植物器官多维特征分割方法

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地面三维激光点云数据的植物器官分割,是林业信息化测量中的基础性工作之一。本文在点云数据颜色相近、结构复杂的情况下,首先提出了一种新的局部切平面分布特征,并构造了融合原始扫描数据、散点空间分布特征、法向分布特征的多维融合特征,能够更为有效地表征不同类别的植物器官。其次在分类器选择上,采用标准SVM,PSVM,GEPSVM三种分类器作为对比,后续使用图割理论进行再分类,加强分类效果。根据多种比较实验表明,本文提出的多特征融合分割方法能有效对植物器官的点云数据进行分类,其识别率可达到98%以上。
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