公开(公告)号：CN110261330A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910421079.8

申请日：2019-05-20

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 周国清 ,  王浩宇 ,  孙玥

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/17 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种利用光谱特征进行岩石分类的方法。1、利用波段比值法对碳酸盐岩进行波谱分析；2、结合地质图和波谱特征建立训练区，使用监督分类方法对页岩和大理岩进行分类；3、利用岩石样本的波谱建立波谱库，结合USGS波谱库补充实施区域中岩石的光谱特征；4、通过波谱分析和计算，对砂岩和花岗岩进行分类；5、使用最小距离分类法进行监督分类，实现剩余的区域其他岩类的分类。本发明解决了遥感解译困难地区尤其是喀斯特地区利用遥感图像解译地质图精度较低的问题。

公开(公告)号：CN115222988B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202210838080.2

申请日：2022-07-17

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 周国清 ,  江越 ,  王浩宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种激光雷达点云数据城市地物PointEFF精细分类方法，属于激光雷达点云分类领域。此方法包括：点云数据分块；端对端特征提取层构建；外部特征融合层构建；精度评价。PointEFF激光雷达点云数据城市地物精细分类方法通过构建外部特征融合(External Feature Fusion)模块，在模型上采样阶段将点云手工设计描述符(hand crafted descriptors)与网络得到的端对端特征融合，改善了以PointNet、PointNet++为代表的领域特征池化方法在上采样过程中因插值操作造成的点云局部信息损失问题，极大地提高了模型在复杂地物分类上，特别是提高对粗糙表面地物分类的分类精度，能够更好的应用于地物类型复杂的城市地物分类。

公开(公告)号：CN115222988A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210838080.2

申请日：2022-07-17

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 周国清 ,  江越 ,  王浩宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种激光雷达点云数据城市地物PointEFF精细分类方法，属于激光雷达点云分类领域。此方法包括：点云数据分块；端对端特征提取层构建；外部特征融合层构建；精度评价。PointEFF激光雷达点云数据城市地物精细分类方法通过构建外部特征融合(External Feature Fusion)模块，在模型上采样阶段将点云手工设计描述符(hand crafted descriptors)与网络得到的端对端特征融合，改善了以PointNet、PointNet++为代表的领域特征池化方法在上采样过程中因插值操作造成的点云局部信息损失问题，极大地提高了模型在复杂地物分类上，特别是提高对粗糙表面地物分类的分类精度，能够更好的应用于地物类型复杂的城市地物分类。