基于随机森林和一类分类策略的电力线目标提取方法

本申请提供了一种基于随机森林和一类分类策略的电力线目标提取方法。该方法包括：获取无人机多传感器平台采集到的机载LiDAR点云数据和多光谱正射影像；根据机载LiDAR点云数据获取特征集，根据随机森林算法和一类分类策略，采用机载LiDAR点云数据、特征集以及多光谱正射影像对随机森林二分类器进行训练，得到PBL‑Random Forest模型；获取待分类机载点云数据，采用PBL‑Random Forest模型对待分类机载点云数据进行电力线分类，生成电力线的矢量结果。解决了现有技术的模型难以准确预测电力线的实际存在的问题。