[发明专利]一种基于模式识别的森林点云分类方法

摘要

本发明提供了一种基于模式识别的森林点云分类方法，属于森林冠层结构参数获取方法的研究领域。其步骤为：森林的三维激光点云数据的获取；每个类别训练样本的选取，以及每个训练样本显著特征的计算；利用基于期望最大化算法得到高斯混合模型的算法程序对点云数据进行初始分类；利用滤波器对初始分类结果进行分类后处理。本发明与传统的以及目前常用的利用LIDAR求取冠层结构参数的方法相比，省时省力，不需要破坏森林冠层结构，而且适用性比较强，精度也比较高。

主权项

一种基于模式识别的森林点云分类方法，其主要包括以下步骤：(1)森林三维激光点云数据的获取；(2)各类别训练样本的获取：通过软件手动选择每个类别具有代表性的点云数据并计算每类每个训练样本的显著特征；(3)对点云数据进行初始分类：将每个类别的显著特征带入到基于期望最大化算法求取高斯混合模型的算法程序中去，得到每个类别的高斯混合模型，进而对对未知点云进行初始分类；(4)对初始分类进行分类后处理：初始分类后由于算法的特点而存在着一些误分，需要采取一些补救措施，使用一下四个滤波器纠正误分：a.边缘滤波器：纠正面状边缘或者散点边缘误分为线状的点云类型；b.独立面状滤波器：纠正散点或线状误分为面状的点云类型；c.孤立点去除滤波器：由于某些点周围点的密度很低，不能够根据周围点判断这个点的类别，那么去除这些点；d.地面滤波器：地面点以下一定范围点的个数是很少甚至没有的，根据这一特点把地面点找出来。