典型文献
基于随机森林算法的地表点云孔洞修补
文献摘要：
为了解决无人机航测所获取的地表点云数据中的孔洞问题,采用随机森林算法的预测模型进行地表点云孔洞的修补.以广西壮族自治区桂林市雁山区雁山街某区域的无人机点云数据为例,将随机森林算法与最小二乘支持向量机、BP神经网络2种修补方法的修补结果进行对比.结果表明,随机森林预测模型得到的点云修补结果相比于其他2种方法精度更高,稳定性更强,其高程精度满足1:500地形图航空摄影测量规范,为无人机点云孔洞修补提供了一种新的修补方法.
文献关键词：
无人机;点云;孔洞;随机森林;修补
中图分类号：
作者姓名：
吕富强;唐诗华;李灏杨;刘坤之
作者机构：
桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林 541004;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]吕富强;唐诗华;李灏杨;刘坤之-.基于随机森林算法的地表点云孔洞修补)[J].无线电工程,2022(09):1589-1593
A类：
点云孔洞修补
B类：
随机森林算法,决无,无人机航测,点云数据,广西壮族自治区,桂林市,雁山区,某区,最小二乘支持向量机,修补方法,随机森林预测模型,高程精度,地形图,航空摄影测量,量规
AB值：
0.243155
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