利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类

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利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类

孙杰, 赖祖龙

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2014 > 39(11): 1310-1313

孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.

引用本文:

孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.

Sun Jie, Lai Zulong. Airborne LiDAR Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1310-1313.

Citation:

Sun Jie, Lai Zulong. Airborne LiDAR Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1310-1313.

利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类

孙杰¹,
赖祖龙^1,2

¹中国地质大学(武汉)信息工程学院湖北武汉 430072²武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉 430079

基金项目: 地理信息系统软件及其应用教育部工程研究中心开放研究基金资助项目20111104 中国博士后科学面上基金资助项目2012M511300

作者简介:
孙杰博士主要从事LiDAR数据分析处理、模式识别和计算机视觉研究

中图分类号: P237. 3

Airborne LiDAR Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests

Sun Jie¹,
Lai Zulong^1,2

¹Institute oI Information Engineering China Geoscience University Wuhan 430074 China;²Institute of Remote Sensing Information Engineering Wuhan University Wuhan 430079 China

摘要: 针对机载LiDAR系统数据分类中多源特征与城区分类目标相关性不明确的问题，在面向对象的数据特征挖掘基础上，提出了一种基于随机森林的机载LiDAR系统特征选择与分类方法，利用不同地区数据实验证明:本文方法能对机载LiDAR系统数据多源特征的重要性进行正确评估，通过特征选择，在减少特征的情况下仍能够达到较高的分类精度。
- 面向对象 /
- LiDAR /
- 随机森林 /
- 相关性 /
- 分类
Abstract: To the question that multisource features’contribution to classification is not explicit in airborne LiDAR system data，based on object oriented data mining，this paper proposed a method to select features for classification using Random Forest. It’s proved that the features' contribution can beevaluated correctly and the selected features can still make a high classification accuracy.
- object oriented /
- LiDAR /
- random forest /
- relevance /
- classification

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利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类

孙杰¹,
赖祖龙^1,2

¹中国地质大学(武汉)信息工程学院湖北武汉 430072²武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉 430079

基金项目: 地理信息系统软件及其应用教育部工程研究中心开放研究基金资助项目20111104 中国博士后科学面上基金资助项目2012M511300

作者简介:
孙杰博士主要从事LiDAR数据分析处理、模式识别和计算机视觉研究

收稿日期: 2013-06-05
刊出日期: 2014-11-05

中图分类号: P237. 3

关键词:

摘要: 针对机载LiDAR系统数据分类中多源特征与城区分类目标相关性不明确的问题，在面向对象的数据特征挖掘基础上，提出了一种基于随机森林的机载LiDAR系统特征选择与分类方法，利用不同地区数据实验证明:本文方法能对机载LiDAR系统数据多源特征的重要性进行正确评估，通过特征选择，在减少特征的情况下仍能够达到较高的分类精度。

English Abstract

孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.

引用本文:

孙杰, 赖祖龙. 利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(11): 1310-1313.

Sun Jie, Lai Zulong. Airborne LiDAR Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1310-1313.

Citation:

Sun Jie, Lai Zulong. Airborne LiDAR Feature Selection for Urban Classification Using Random Forests[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(11): 1310-1313.

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