近日,皇冠体育官网研二学生赵丹箐在遥感数据地物分类研究方面取得新进展,该研究以“A Possibility-Based Method for Urban Land Cover Classification Using Airborne Lidar Data”为题发表在Top期刊Remote Sensing。
论文在前期可能性理论研究的基础上,提出一种基于可能性分布合成的机载LiDAR数据城区地物分类方法。该方法在原有的DS证据理论分类框架下,引入可能性分布针对地物特征构造真实增强的BPA函数,并将其应用于机载LiDAR遥感数据地物分类研究中。与传统DS方法相比,该研究能提高分类的准确性,达到90%以上;同时该方法运行时间短,具有良好的实时性能。研究还发现,利用可能性分布曲线的特征及曲率变化,可实现对分类特征与地物类型之间关系的准确描述,再通过合成规则的跟随调整,有效解决了遥感地物分类中 “冲突问题”带来分类精度不足的难题,形成了一条遥感数据地物快速精确分类的实现途径。
Remote Sensing(SCI 二区,IF/5.349)是遥感领域国际期刊,覆盖了遥感技术科学及应用相关的各个主题和方面的研究,主要收录领域内具有影响力的优秀论文。
论文的第一作者为赵丹箐,通讯作者为其导师吉琳娜副教授。论文工作得到国家自然科学基金、中央引导地方科技成果转化及山西省研究生创新项目等资助。(DOI: 10.3390/rs14235941 Source: https://www.mdpi.com/2072-4292/14/23/5941)