一种面向密林场景的机载多光谱点云单木分割方法

一种面向密林场景的机载多光谱点云单木分割方法，属于多光谱点云数据处理技术领域。为了解决密集场景所使用的点云单木分割方法存在计算量较大的问题，以及分割精度有限的问题，本发明针对多光谱点云的光谱特征F，利用神经网络将其映射到归一化嵌入空间中，得到映射后归一化嵌入空间特征，基于该特征，使用均值漂移算法对所有点进行粗分割，接着基于点云分类预测结果进行分割优化，首先判断该点簇中是否包含非树木类别点，剔除非树木类别点；然后判断该点簇中是否包含多个树木类别，若包含多个树木类别，则根据树木类别对该点簇进行进一步分割。在此基础上，基于F得到顶点偏移向量；应用顶点偏移向量，将每棵树的点聚拢至树的顶点附近。