公开(公告)号：CN109409429B

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN201811263568.7

申请日：2018-10-28

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 云挺 ,  陈向宇 ,  曹林 ,  薛联凤

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云数据的树种分类方法，包括通过激光雷达传感器获取林段点云数据；对林段点云数据进行单株树分割；提取完整的单株树点云数据；删除多余杂点；根据单株树的结构特征、纹理特征以及冠形特征推导出单株树的结构特征参数、纹理特征参数以及冠形特征参数；将被测单株树的结构特征参数、纹理特征参数以及冠形特征参数的混淆矩阵输入到性能优化的SVM分类器中从而实现树种分类。本发明结合树木结构特征参数、树木纹理特征参数和树冠特征参数进行树种分类，使用多类特征值参数对分类结果有很好的提升作用，树种识别程度较高。

公开(公告)号：CN109409429A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811263568.7

申请日：2018-10-28

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 云挺 ,  陈向宇 ,  曹林 ,  薛联凤

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云数据的树种分类方法，包括通过激光雷达传感器获取林段点云数据；对林段点云数据进行单株树分割；提取完整的单株树点云数据；删除多余杂点；根据单株树的结构特征、纹理特征以及冠形特征推导出单株树的结构特征参数、纹理特征参数以及冠形特征参数；将被测单株树的结构特征参数、纹理特征参数以及冠形特征参数的混淆矩阵输入到性能优化的SVM分类器中从而实现树种分类。本发明结合树木结构特征参数、树木纹理特征参数和树冠特征参数进行树种分类，使用多类特征值参数对分类结果有很好的提升作用，树种识别程度较高。