公开(公告)号：CN112200083A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202011078892.9

申请日：2020-10-10

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王丽英 ,  马旭伟 ,  汪远

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种基于多元高斯混合模型的机载多光谱LiDAR数据分割方法，涉及遥感数据处理技术领域。本发明读取原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据，形成原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据集；然后将原始机载多光谱LiDAR独立点云数据集进行异常数据去除及数据融合，形成具有多波段光谱信息的单一点云数据集；进而对具有多波段光谱信息的单一点云数据集提取反应地物类型差异的多光谱强度特征和高程特征；最后将机载多光谱LiDAR数据的分类特征输入到多元高斯混合模型中实现地物聚类，得到每一个数据点的响应度值，按最大响应度原则确定各数据点所属的类别标签，最终得到点云分割结果。

公开(公告)号：CN112200083B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202011078892.9

申请日：2020-10-10

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王丽英 ,  马旭伟 ,  汪远

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/13 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于多元高斯混合模型的机载多光谱LiDAR数据分割方法，涉及遥感数据处理技术领域。本发明读取原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据，形成原始机载多光谱LiDAR多波段独立点云数据集；然后将原始机载多光谱LiDAR独立点云数据集进行异常数据去除及数据融合，形成具有多波段光谱信息的单一点云数据集；进而对具有多波段光谱信息的单一点云数据集提取反应地物类型差异的多光谱强度特征和高程特征；最后将机载多光谱LiDAR数据的分类特征输入到多元高斯混合模型中实现地物聚类，得到每一个数据点的响应度值，按最大响应度原则确定各数据点所属的类别标签，最终得到点云分割结果。