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作者：张坤祥;夏永华;伍福万;王帅;刘瑜安;
单位：昆明理工大学国土资源工程学院;昆明理工大学城市学院;昆明理工大学云南高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心;云南磷化集团有限公司;
摘要：针对现实场景复杂空间导致的点云地物分类精度低的问题，提出一种耦合多尺度特征和随机森林模型优化的三维点云分类方法。该方法首先基于水平格网化对地物点进行归一化处理，选取多维特征向量并使用随机森林模型获取地物点的初始分类，然后采用最大流/最小割算法寻求图割能量模型最优超参数，优化识别点云各地物分类边界，实现复杂区域点云数据的多元精准分类。实验表明：相比传统随机森林算法，研究提出的点云分类方法更为优异，总体分类精度和Kappa系数分别为90.06%和86.5%,具有良好的点云地物分类效果，在处理复杂点云数据时表现更为准确、可靠。
关键词：地物点;;三维点云;;水平格网;;特征向量;;随机森林;;图割
基金资助：国家自然科学地区基金(No.42161067);; 国家自然科学基金(No.41861054)
