多维GMM与邻域约束的多光谱机载LiDAR数据城市地物分类
王丽英, 吴际, 有泽, 李玉, CAMARA Mahamadou
2023, 52(3):
419-431.
doi:10.11947/j.AGCS.2023.20210153
摘要
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多维度评价
如何充分利用空间位置及多光谱信息完整、准确地区分各类地物是多光谱机载激光雷达点云应用的重要前提。传统的基于点的分类算法受点云无法明晰表达拓扑及邻域信息的局限导致算法设计困难、执行效率低,而将点云插值为图像的分类算法则受图像存在信息及精度损失的局限导致分类精度较低。另外,点云和图像两种结构均无法直接表达地物的三维几何形体,不利于地物三维建模及分析。为此,本文提出了一种多维高斯混合模型(Gauss mixture model,GMM)与邻域约束的多光谱机载LiDAR城区地物分类算法。该算法首先以无损且明晰表达邻域信息为原则将多光谱LiDAR数据体素化为多值虚拟体素结构,其中,虚拟体素为体素与其内激光点的联合体,虚拟体素值是由体素内激光点的多波段光谱、高程、局部法向量分布及点密度等特征构成的特征矢量。然后,构建模糊聚类模型对多值虚拟体素结构进行分割,获得各虚拟体素的模糊隶属度矩阵。其中,特征空间地物呈现的多峰分布用多维GMM拟合,从而建立标号场,并将多维GMM的概率分布作为非相似性测度;标号场中相邻体素类别的空间相关性用隐马尔可夫随机场模型建模,从而建立邻域约束下的先验概率,并将其作为控制聚类尺度的参数;采用附有规则化项的目标函数解决聚类尺度敏感问题。最后,对隶属度矩阵进行反模糊化确定分类结果。采用Optech Titan实测的不同场景的、不同数据量的多光谱机载LiDAR数据定量评价本文算法的有效性和可行性。试验结果表明,本文算法的平均总体精度可达91.32%、Kappa系数可达0.872,可有效实现对城市各类地物的分类;本文算法综合利用了地物的辐射、空间及几何一致性信息,扩大了信息利用种类,为多光谱机载LiDAR数据的空间位置及多光谱信息的综合利用提供了可行方案。
