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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Decision Tree Classification Method Combining Intensity and RGB Value for LiDAR Data

verfasst von : Piyuan Yi, Peng Tong, Yingjun Zhao

Erschienen in: Geo-Informatics in Resource Management and Sustainable Ecosystem

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Airborne light detection and ranging (LiDAR) has played an important role in obtaining spatial information. But most existing LiDAR data classification algorithms mainly based on elevation and need more manual participation. Compared to these algorithms, we emphasize the use of intensity, RGB and echo number, and put forward a decision tree classification method. Before using this method, the intensity value must be calibrated first, and the RGB usually assigned from orthophoto. Then the experiment show that classification work can be completed with high accuracy while reducing manual workload. In addition, it was found intensity information is useful in target detection.

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Metadaten
Titel
A Decision Tree Classification Method Combining Intensity and RGB Value for LiDAR Data
verfasst von
Piyuan Yi
Peng Tong
Yingjun Zhao
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Geo-Informatics in Resource Management and Sustainable Ecosystem

Print ISBN: 978-3-662-49154-6

Electronic ISBN: 978-3-662-49155-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-49155-3_17

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    Bildnachweise