基于谱聚类算法的三维激光点云数据分类研究
Global Geology（2020）
Abstract
基于Z+F IMAGER 5010 C扫描仪采集实验区点云数据,经栅格处理后,结合纹理和形状等信息,采用谱聚类算法对其进行分类,利用混淆矩阵中的Kappa系数对分类结果进行精度评价.通过与传统的K-means算法和高斯混合模型的分类结果进行对比,结果表明:谱聚类算法的分类效果明显,且分类精度较高,且加入纹理和形状信息的分类精度会高于仅含反射强度信息的分类精度,其总体分类精度达到81.36％,Kappa系数达到0.7138.
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