集成集成预测约束和误差预测熵最大化的MLS点云分类方法

遥感学报 Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.11834/jrs.20233174
Xiangda Lei, Haiyan Guan, Zhen Dong
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摘要

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Integrating ensemble prediction constraints and error prediction entropy maximization for MLS point cloud classification method
ç›®å‰ï¼Œè®¸å¤šæ·±åº¦å­¦ä¹ ç‚¹äº‘åˆ†ç±»æ–¹æ³•é€šè¿‡å¢žåŠ ç‚¹äº‘ç‰¹å¾èšåˆæ¨¡å—ï¼Œå¢žå¼ºç‚¹äº‘ç‰¹å¾çš„è¡¨è¾¾èƒ½åŠ›ã€‚ä½†è¯¥ç±»æ–¹æ³•å¾€å¾€ä¼šå¸¦æ¥è®­ç»ƒå‚æ•°å¢žåŠ ä»¥åŠæ¨¡åž‹è¿‡æ‹Ÿåˆçš„é—®é¢˜ã€‚é’ˆå¯¹è¯¥é—®é¢˜ï¼Œæœ¬æ–‡æå‡ºäº†ä¸€ä¸ªæ•´åˆé›†æˆé¢„æµ‹çº¦æŸä¸Žé”™è¯¯é¢„æµ‹ç†µæœ€å¤§åŒ–çš„æ·±åº¦å­¦ä¹ æ–¹æ³•ç”¨äºŽç§»åŠ¨æ¿€å ‰æ‰«æï¼ˆMobile Laser Scanning, MLSï¼‰ç‚¹äº‘åˆ†ç±»ã€‚æ–¹æ³•é€šè¿‡é›†æˆé¢„æµ‹çº¦æŸåˆ†æ”¯ä»¥åŠé”™è¯¯é¢„æµ‹ç†µæœ€å¤§åŒ–åˆ†æ”¯å¯ä»¥åœ¨ä¸å¢žåŠ è®­ç»ƒå‚æ•°çš„æƒ å†µä¸‹ï¼Œå¢žå¼ºåŸºçº¿ç½‘ç»œçš„ç‚¹äº‘ç‰¹å¾è¡¨è¾¾ï¼Œæé«˜æ¨¡åž‹æ³›åŒ–èƒ½åŠ›ã€‚å ¶ä¸­é›†æˆé¢„æµ‹çº¦æŸåˆ†æ”¯é¦–å ˆé€šè¿‡è®°å½•ç‚¹äº‘åœ¨è®­ç»ƒè¿‡ç¨‹ä¸­çš„é¢„æµ‹å€¼ï¼Œç”Ÿæˆé›†æˆé¢„æµ‹å€¼ï¼Œç„¶åŽé‡‡ç”¨ä¸€è‡´æ€§çº¦æŸå¢žå¼ºæ¨¡åž‹çš„ç‚¹äº‘ç‰¹å¾è¡¨è¾¾ã€‚é”™è¯¯é¢„æµ‹ç†µæœ€å¤§åŒ–æ–¹æ³•é¼“åŠ±æ¨¡åž‹å¯¹é”™è¯¯é¢„æµ‹ç‚¹è¿›è¡Œç†µå€¼æœ€å¤§åŒ–ï¼Œå¢žåŠ è¯¥ç‚¹çš„ä¸ç¡®å®šæ€§ï¼Œæé«˜æ¨¡åž‹çš„æ³›åŒ–èƒ½åŠ›ã€‚æ‰€ææ–¹æ³•åœ¨å¤šä¸ªå ¬å¼€MLSç‚¹äº‘æ•°æ®é›†ä¸Šè¿›è¡ŒéªŒè¯ï¼Œç»“æžœè¡¨æ˜Žæ‰€ææ–¹æ³•å¯ä»¥åœ¨ä¸å¢žåŠ è®­ç»ƒå‚æ•°çš„æƒ å†µä¸‹ï¼Œæé«˜åŸºçº¿æ–¹æ³•çš„åˆ†ç±»æ€§èƒ½ã€‚ä¸Žå¯¹æ¯”æ–¹æ³•ç›¸æ¯”ï¼Œæ‰€ææ–¹æ³•åœ¨Toronto3D、WHU-MLS、Paris数据集上获得了最优的平均交并比(83.68%、44.19%、65.85%),表明了方法的有效性。
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遥感学报
遥感学报 Social Sciences-Geography, Planning and Development
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