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基于树木地面点云的叶片分类自动采样与训练方法

基于树木地面点云的叶片分类自动采样与训练方法

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:来源
  • 发布时间:2021-01-20 06:10
  • 访问量:

【概要描述】

基于树木地面点云的叶片分类自动采样与训练方法

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  • 作者:PhenoTrait
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地面激光扫描技术为植物三维信息的获取提供了一种高效、准确的解决方案。植物点云数据的叶木分类是林业和生物学研究的基础。本文提出了一种基于树木点云数据的自动采样与训练分类方法。

 

十棵树的点云数据

 

实验流程图

 

构建标准结果

 

首先,采用平面拟合方法自动选择叶片样本点和木材样本点,然后计算两个局部特征,利用支持向量机(SVM)算法进行训练和分类。接着,利用该方法和人工选择方法对10棵树的点云数据进行测试。最后得出,平均分类正确率和kappa系数分别为0.9305和0.7904。结果表明,与人工选择方法相比,该方法具有更高的效率和准确性。

 

自动采样过程

 

使用提出的方法进行分类的结果

 

来源:

Liu Z, Zhang Q, Wang P, et al. Automatic sampling and training method for wood-leaf classification based on tree terrestrial point cloud. arXiv:2012.03152.

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