I detta dokument undersöker vi potentialen för en villkorlig Random Field (CRF) metod för klassificering av en luftburen LiDAR (Light Detection And Ranging) punktmoln. Denna metod gör det möjligt att integrera kontextuell information och inlärning av specifika relationer mellan objektklasser i ett träningssteg. Således är det en kraftfull strategi för att få tillförlitliga resultat även i komplexa urbana scener. Geometriska egenskaper och ett intensitetsvärde används för att särskilja de fem objektklasserna byggnad, låg vegetation, träd, naturlig mark och asfalt mark. Resultatet av vår metod utvärderas på datasetet i Vaihingen, Tyskland, inom ramen för "ISPRS Test Project on Urban Classification and 3D Building Reconstruction". Därför lämnades resultaten av 3D-klassificeringen in som en 2D binär etikettbild för en undergrupp av två klasser, nämligen byggnad och träd.
REF tillämpade villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för klassificering av luftburna LiDAR-punktmoln.
CONDITIONAL RANDOM FIELDS FOR LIDAR POINT CLOUD CLASSIFICATION IN COMPLEX URBAN AREAS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}