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基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
被引量：
14
1
作者
孙权
程俊毅
+1 位作者
田绍鸿
张显峰
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期1-11,共11页
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取...
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征,然后基于提取的48 个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB 1 - 100 低空无人直升机平台的RIEGL - VUX100 激光雷达扫描仪,获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据,对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标,以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92 .3%,Kappa 系数为0.902 ,优于其他两种常用的机器学习分类模型,可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。
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关键词
路面病害
无人机
激光雷达
激光强度
多尺度特征
随机森林分类
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职称材料
采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类
被引量：
16
2
作者
田绍鸿
张显峰
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016年第1期43-49,共7页
基于天绘一号(TH-1,或称MS-1)卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法(random forests classification,RFC)对位于中亚干旱区的我国新疆维吾尔自治区阿勒泰地区北屯市及周边区域的土地覆盖进行了分类研究。针对北屯市不透水层与裸土混杂...
基于天绘一号(TH-1,或称MS-1)卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法(random forests classification,RFC)对位于中亚干旱区的我国新疆维吾尔自治区阿勒泰地区北屯市及周边区域的土地覆盖进行了分类研究。针对北屯市不透水层与裸土混杂的情况,将纹理特征与植被信息构建最优组合,建立有效的RFC分类器,提高对易混淆土地覆盖类型的分类识别精度。结果表明,采用RFC的分类精度高于最大似然法分类结果,总体分类精度提高了近10%。经过优化选择的特征组合在对干旱区中小城市土地覆盖进行分类时表现良好,能得到较高精度的分类结果,可满足新疆中小城市发展规划对土地覆盖信息的需求。
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关键词
天绘一号(TH-1)
随机森林
特征选择
土地覆盖分类
干旱区
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职称材料
题名
基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
被引量：
14
1
作者
孙权
程俊毅
田绍鸿
张显峰
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
新疆兵团空间信息工程技术研究中心
出处
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第1期1-11,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41571331)
新疆兵团重大项目(2017DB005)
新疆兵团空间信息创新团队项目(2016BD001)
文摘
目的针对大范围公路路面病害监测需求,提出基于低空无人机激光雷达遥感数据和随机森林分类算法,构建沥青路面病害目标的遥感识别模型。方法首先,基于激光点云高程信息提取多尺度表面粗糙度和高斯曲率指数,以及利用激光反射强度影像提取路面和病害目标的几何特征,然后基于提取的48 个多尺度统计特征利用随机森林算法建立了沥青路面坑槽与塌陷两类主要病害的识别模型。采用搭载于ScoutB 1 - 100 低空无人直升机平台的RIEGL - VUX100 激光雷达扫描仪,获取了新疆石河子市与沙湾县交界处的一段县级沥青道路的激光点云数据,对所提出方法和模型进行了验证。结果本文所提出的模型可较好识别路面的塌陷与坑槽病害目标,以地面调查和目视解译结果为参照的验证精度为92 .3%,Kappa 系数为0.902 ,优于其他两种常用的机器学习分类模型,可为公路养护部门提供一种新的快速路面病害监测方法。
关键词
路面病害
无人机
激光雷达
激光强度
多尺度特征
随机森林分类
Keywords
pavement distress
UAV
LIDAR
laser intensity
multi-scale features
random forest
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U418.6 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类
被引量：
16
2
作者
田绍鸿
张显峰
机构
北京大学遥感与地理信息系统研究所
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016年第1期43-49,共7页
基金
国家科技支撑计划项目"新疆重大突发事件应急响应技术与应用"(编号:2012BAH27B03)
新疆建设兵团援疆项目"基于小型无人机遥感的额河流域自然灾害防控关键技术研究"(编号:2014AB021)
文摘
基于天绘一号(TH-1,或称MS-1)卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法(random forests classification,RFC)对位于中亚干旱区的我国新疆维吾尔自治区阿勒泰地区北屯市及周边区域的土地覆盖进行了分类研究。针对北屯市不透水层与裸土混杂的情况,将纹理特征与植被信息构建最优组合,建立有效的RFC分类器,提高对易混淆土地覆盖类型的分类识别精度。结果表明,采用RFC的分类精度高于最大似然法分类结果,总体分类精度提高了近10%。经过优化选择的特征组合在对干旱区中小城市土地覆盖进行分类时表现良好,能得到较高精度的分类结果,可满足新疆中小城市发展规划对土地覆盖信息的需求。
关键词
天绘一号(TH-1)
随机森林
特征选择
土地覆盖分类
干旱区
Keywords
TH-1
random forests
feature selection
land-cover classification
arid regions
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机LIDAR数据多尺度特征的沥青路面病害提取方法
孙权
程俊毅
田绍鸿
张显峰
《石河子大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类
田绍鸿
张显峰
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2016
16
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