基于FCM算法的全波形LiDAR点云自动分类与MTU检测应用

本文主要探讨了利用基于Fuzzy C-Means (FCM) 算法对全波形雷达点云数据进行自动分类的方法。全波形雷达作为先进的主动遥感技术，通过捕捉激光发射和散射回波的完整脉冲，能够快速获取目标的三维信息，提供了距离、回波强度以及表面特征结构的详细信息。全波形数据的优势在于它能保留非常小的采样间隔，使得数据处理后能够揭示出目标垂直结构和表面特性。 文章首先介绍了FCM算法的基本原理，这是一种非监督学习方法，通过迭代过程将数据集划分为多个类别的聚类中心，每个类别内的数据点具有相似的属性。在点云数据处理阶段，涉及到了预处理步骤，如波形预处理，这可能包括降噪、滤波等，以提高后续分析的质量。接着，通过对点云的特征参数提取，如位置模型中的参数，这些参数反映了激光点云中不同成分的特性，如建筑物、道路、农田、树木和裸地等。 通过张掖遥感试验数据进行实例研究，原始激光点云如图5-9所示，与之匹配的RGB影像展示了实验区域的地貌细节。实验目的是验证IHSL变换去除相关性对同类分量的有效性，因为这种变换有助于增强不同组分之间的区分度，从而提高FCM算法的分类准确度。在去相关前后，分别应用FCM算法对点云进行自动分类，以评估其性能差异。 总结来说，本文的核心内容是结合全波形雷达点云的特性，利用FCM算法实现高精度的自动分类，这对于后续的三维信息提取、测量和目标识别具有重要意义。这种方法不仅提升了遥感数据分析的效率，还为精准的地理空间信息管理提供了有力工具。