城区激光雷达点云建筑物提取技术是近年来发展的热点,如何准确区分植被、建筑物以及人造物,提高分类精度一直是研究难点。为此,针对分类精度较低的问题,提出一种基于随机森林的点云分类算法。首先使用改进布料滤波算法对点云数据进行地面滤波;其次,构建决策树并进行基于最大互信息系数的相关性分析,选出相关系数最小、精度最高的决策树,得到弱相关随机森林模型;最后,对决策结果进行加权投票处理,得到一种综合布料滤波和加权弱相关随机森林的点云分类算法,并通过Vaihingen城区数据集对算法进行验证。实验表明,与传统随机森林分类算法相比,本文算法提高了4.2%的分类精度,也提高了算法效率。
