顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法

采用无人机影像进行绿地信息分类时,常利用影像光谱、纹理、形状等分类特征,忽视了通过无人机影像生成点云构建的数字表面模型(Digital surface model, DSM)和数字高程模型(Digital elevation model, DEM)差异特征。基于此,提出一种顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法。方法首先基于摄影测量理论对研究区无人机影像进行空三计算,并生成点云,在此基础上构建DSM、DEM和数字正射影像(Digital Orthophoto Map, DOM);然后,利用DSM和DEM模型构建地物高度差异模型(normalizedDigitalSurfaceModel,nDSM);最后,利用可见光波段差异植被指数(Visible-band difference vegetation index, VDVI)对DOM进行植被与非植被分类,并结合nDSM对植被进行分类。以昆明市呈贡区白龙潭公园为研究区进行绿地信息分类, Kappa系数精度达到0.862,实验表明本文的方法对城市绿地调查具有实际意义。