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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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