Feature fusion av fjärranalysbilder och LiDAR-punkter molndata, som har stark komplementaritet, kan effektivt spela fördelarna med multi-class funktioner för att ge mer tillförlitlig information stöd för fjärranalys applikationer, såsom objektklassificering och igenkänning. I detta dokument introducerar vi en ny multi-source hierarkisk villkorad slumpmässig fält (MSHCRF) modell för säkring funktioner som extraheras från fjärranalys bilder och LiDAR-data för bildklassificering. För det första väljs typiska egenskaper för att erhålla intresseregioner från data från flera källor, sedan MSHCRF-modellen konstrueras för att utnyttja funktionerna, kategorikompatibilitet av bilder och kategorikonsistensen av data från flera källor baserat på regionerna, och resultaten av modellen representerar de optimala resultaten av bildklassificeringen. Konkurrenskraftiga resultat visar den föreslagna metodens precision och robusthet.
I REF föreslås modellen för multi-source hierarkiska villkorade slumpmässiga fält (MSHCRF) för säkring av funktioner som extraheras från fjärranalysbilder och LiDAR-punktmolndata för bildklassificering.
MULTI-SOURCE HIERARCHICAL CONDITIONAL RANDOM FIELD MODEL FOR FEATURE FUSION OF REMOTE SENSING IMAGES AND LIDAR DATA
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Geography']}