申请/专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院

申请日：2023-10-09

公开（公告）日：2024-01-09

公开（公告）号：CN117370800A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G01C11/02;G01C11/00;G01S19/42;G01S19/45;G01C9/00;G01C15/00;G06F18/24;G06N20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明涉及无人机多线阵LiDAR技术领域，尤其是一种基于XGboost算法的潮间带盐沼植被点云滤波方法，采用无人机多线阵LiDAR技术获取潮间带的三维点云数据；采用XGboost算法构建地面点和非地面的分类模型，所述分类模型采用点云数据中的点云强度、入射角、距离、高程和法向量作为输入特征，由XGboost算法构建的所述分类模型通过所述输入特征进行训练；利用完成训练的所述分类模型对点云数据中的地面点和非地面点进行分离。本发明的优点是：相较于传统经典滤波算法能够取得更好的效果，具有更强的适用性和通用性，并且能够代替利用强度信息进行分类时所必须的复杂强度校正过程，可以较好地用于潮间带盐沼植被点云滤波，能够取得更高的滤波精度。

主权项：1.一种基于XGboost算法的潮间带盐沼植被点云滤波方法，用于对点云数据中的地面点和非地面点进行分离，其特征在于：所述方法包括以下步骤：采用无人机多线阵LiDAR技术获取潮间带的三维点云数据；采用XGboost算法构建地面点和非地面的分类模型，所述分类模型采用点云数据中的点云强度、入射角、距离、高程和法向量作为输入特征，由XGboost算法构建的所述分类模型通过所述输入特征进行训练；利用完成训练的所述分类模型对点云数据中的地面点和非地面点进行分离。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州市城市规划勘测设计研究院 一种基于XGboost算法的潮间带盐沼植被点云滤波方法

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