摘要
本发明实施例公开了一种基于卫星影像的LiDAR点云分类方法,该方法包括:采集预设区域的卫星影像和无人机LiDAR点云数据,分别提取卫星影像和无人机LiDAR点云数据的特征点,确定对应的第一特征点集合、第二特征点集合;对第一特征点集合、第二特征点集合包含的特征点进行匹配,确定预设区域的卫星影像和无人机LiDAR点云数据的对应关系;基于地物分类对预设区域的卫星影像进行分类,获取若干个植被类别;对无人机LiDAR点云数据进行分区自适应滤波,确定地面点类别;根据预设区域的卫星影像和无人机LiDAR点云数据的对应关系,确定无人机LiDAR点云数据对应的地面点类别、植被类别。本发明结合两种数据的特点与分类应用情况,对两种数据进行匹配,从而获取精准的分类结果。
技术关键词
LiDAR点云数据
特征点集合
无人机
影像
分类方法
格网
植被
特征描述符
地面
Gabor滤波器
RANSAC算法
电力塔
关系
生长算法
分区
处理器
种子
分类系统
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反射率
程度分析方法
无人机多光谱
交互特征
矩阵
无人机遥感影像
加权特征
松材线虫病
监测方法
注意力机制
小规模
多层感知器
样本
医疗影像数据
人工智能模型训练