留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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

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

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
详细信息
    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

计量
  • 文章访问数:  1232
  • HTML全文浏览量:  79
  • PDF下载量:  712
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-06-05
  • 刊出日期:  2014-11-05

利用随机森林的城区机载LiDAR数据特征选择与分类

    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

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.

目录

    /

    返回文章
    返回