3D-punktmoln av naturliga miljöer relevanta för problem i geomorfologi (strömmar, kustmiljöer, klippor,...) kräver ofta klassificering av data i elementära relevanta klasser. Ett typiskt exempel är separationen av rivarisk vegetation från marken i fluviala miljöer, distinktionen mellan färska ytor och bergfall i klippmiljöer, eller mer allmänt klassificeringen av ytor enligt deras morfologi (t.ex. Förekomst av sängformer eller kornstorlek. Naturliga ytor är heterogena och deras karakteristiska egenskaper definieras sällan i en unik skala, vilket leder till att flerskaliga kriterier används för att uppnå en hög grad av klassificeringsframgång. Vi har alltså definierat ett flerskaligt mått på punktmolnets dimensionalitet runt varje punkt. Dimensionaliteten karakteriserar den lokala 3D-organisationen av punktmolnet inom sfärerna centrerade på de uppmätta punkterna och varierar från att vara 1D (punkter som sätts längs en linje), 2D (punkter som bildar ett plan) till hela 3D-volymen. Genom att variera sfärens diameter kan vi på så sätt övervaka hur den lokala molngeometrin beter sig över skalor. Vi presenterar tekniken och illustrerar dess effektivitet när det gäller att separera rivarisk vegetation från marken och klassificera en bergsström som vegetation, sten, grus eller vattenyta. I dessa två fall, separera vegetationen från marken eller andra klasser uppnå noggrannhet större än 98 %. Jämförelsen med ett tillvägagångssätt med en enda skala visar hur överlägsen den multiskaliga analysen är när det gäller att förbättra klassskiljbarheten och klassificeringens rumsliga upplösning. Scener mellan tio och hundra miljoner poäng kan klassificeras på en vanlig bärbar dator på en rimlig tid. Tekniken är robust för att missa data, skugga zoner och förändringar i punkt densitet inom scenen. Klassificeringen är snabb och korrekt och kan svara för en viss grad av morfologisk variation inom klassen såsom olika vegetationstyper. Ett probabilistiskt förtroende för klassificeringsresultatet ges vid varje punkt, så att användaren kan ta bort de punkter för vilka klassificeringen är osäker. Processen kan både vara helt automatiserad (minimal användarinmatning en gång, alla scener behandlas i stora beräkningssatser), men också helt anpassad av användaren inklusive en grafisk definition av klassificeringarna om så önskas. Arbetsklassifikationer kan utbytas mellan användare oberoende av det instrument som används för att få fram uppgifterna, så att behovet av att genomgå fullständig utbildning av klassifieraren undviks. Även om metoden är utvecklad för fullt 3D-data, kan den enkelt appliceras på 2.5D luftburna lidardata.
Bland dessa har REF gett ett exempel på tillämpning av klassificeringsmetoder där ett flerskaligt dimensionalitetskriterium användes för att separera växtlighet från mark.
3D terrestrial lidar data classification of complex natural scenes using a multi-scale dimensionality criterion: Applications in geomorphology
{'venue': 'ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing', 'journal': 'ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}