改进布料滤波与随机森林提升点云建筑物分类精度

本文主要探讨了在现代城区激光雷达点云数据分析中，针对提高建筑物提取精度这一关键问题，提出了一种创新的点云分类算法。该算法结合了综合布料滤波技术和改进的随机森林方法，旨在解决传统分类技术在区分植被、建筑物和人造物时面临的挑战。 首先，作者引入了改进的布料滤波算法，这是一种针对点云数据进行地面滤波的处理手段。这种滤波技术可以有效地减少地表噪声和杂乱数据，从而提升后续分类的准确性。它通过模拟布料表面的纹理特性，去除地面上的不规则点云，使建筑物等目标更加清晰。 接着，构建了决策树模型，并利用最大互信息系数进行相关性分析。最大互信息系数是一种衡量两个变量之间信息共享程度的指标，在这里用于评估决策树的关联性和分类性能。通过这种方法，算法能够选择出相关系数最小、分类精度最高的决策树，形成弱相关随机森林模型。这样做的目的是减小决策树之间的过度拟合，提高整体分类的稳健性。 在决策结果阶段，作者采用加权投票的方式，将所有弱相关决策树的预测结果进行整合，以增强最终分类的准确性。这种综合布料滤波和加权弱相关随机森林的策略，既考虑了数据的净化，又充分利用了多个决策树的多样性，提高了分类的精度。 为了验证算法的有效性，作者选择了Vaihingen城区数据集进行实际应用。实验结果显示，与传统的随机森林分类算法相比，该新型算法显著提升了4.2%的分类精度，同时优化了算法的执行效率，表明其在复杂点云环境中的性能优势。 这项工作对激光雷达点云数据的处理和分析具有重要意义，为城市精细化管理、三维建模和空间规划等领域提供了更为精确的解决方案。通过结合先进的滤波技术和优化的随机森林策略，文章展示了如何有效提升点云数据处理的精度和效率，对于推动该领域的发展具有积极的推动作用。