Sammanfattning av denna webbsida: Airborne laserscanning (ALS) är en fjärranalysteknik som är väl lämpad för 3D-karakterisering av växtligheten och strukturkarakterisering eftersom laserpulserna kan tränga igenom små luckor i vegetationstaket. De ryggskrotade ekon från lövverket, träig vegetation, terrängen och andra föremål upptäcks, vilket leder till ett moln av punkter. Högre ekodensitet (>20 ekon/m 2 ) och ytterligare klassificeringsvariabler från fullvågsform (FWF) ALS-data, nämligen ekoamplitud, ekobredd och information om flera ekon från ett enda skott, erbjuder nya möjligheter att klassificera ALS-punktmolnet. För närvarande används FWF-sensorinformation knappast för klassificeringsändamål. Detta bidrag presenterar en objektbaserad punktmolnsanalys (OBPA) metod, kombinerar segmentering och klassificering av 3D FWF ALS-punkter utformade för att upptäcka hög vegetation i stadsmiljöer. Definitionen hög vegetation omfattar träd och buskar, men utesluter vall och vall. I det tillämpade förfarandet segmenteras FWF ALS ekon av ett sått områdesodlingsförfarande. Alla ekon som sorteras nedåt av sin ytjämnhet används som fröpunkter. Segment odlas baserat på ekobredd homogenitet. Därefter beräknas segmentstatistik (medelvärde, standardavvikelse och variationskoefficient) genom aggregering av ekoegenskaper såsom amplitud och ytjämnhet. För klassificering utgår en regelbas automatiskt från ett utbildningsområde med hjälp av ett statistiskt klassificeringsträd. För att visa vår metod presenterar vi data från tre platser med cirka 500.000 ekon vardera. Noggrannheten hos de klassificerade vegetationssegmenten utvärderas för två oberoende valideringsställen. I en punktvis felbedömning, där klassificeringen jämförs med manuellt klassificerade 3D-punkter, uppnås fullständighet och korrekthet bättre än 90 % för valideringsplatserna. Jämfört med många andra algoritmer fungerar den föreslagna 3D-punktklassificeringen direkt på de ursprungliga mätningarna, dvs. de förvärvade poängen. Rutnät för data är inte nödvändigt, en process som i sig är kopplad till förlust av data och precision. De 3D-egenskaper ger särskilt en god separation av byggnader och terräng punkter, om de omfattas av vegetation.
REF använder en regionväxande strategi baserad på ekobredden hos pulserna inuti laserstrålen.
Object-Based Point Cloud Analysis of Full-Waveform Airborne Laser Scanning Data for Urban Vegetation Classification
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine']}