李含伦，张爱武，刘 诏,胡少兴，孙卫东

(1. 首都师范大学 三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京 100048； 2. 北京航空航天大学 机械工程与自动化学院，北京 100191； 3. 清华大学 电子工程系，北京 100084)

一、引 言

小斑点全波形机载激光雷达(LiDAR)与其他类型遥感相比，LiDAR全波形数据可以记录发射激光脉冲与地物作用形成的后向散射信号的全回波信息，是发射激光脉冲沿途遇到的所有目标回波信号的总和，揭示了地物的几何和物理属性，是地物分类的重要依据，并且增加了用于分类的激光数据信息，理论上能够提高地物的分类精度。然而当前基于全波形分解的地物分类研究较少，大多数算法仍然仅依靠激光数据的几何结构信息，如数学形态法、活动等高线法、样条内插法等。数学形态法是借助一个移动窗口，窗口内最低点被认为是地面点[1-2]；活动等高线法和样条内插法的思路是先选出一部分可靠的点形成一个粗劣的面，然后计算其他点与该面的关系，判定是否是地面点，每加入一个点，平面改变一次，迭代进行直至剩余的点都不满足判定条件[3-4]。这些方法能够分出地面点，但不能细分非地面点。乔纪刚等提出一种利用高度纹理分类的方法，将点云数据栅格化，并使用灰度共现矩阵提取图像的高程纹理，然后使用神经网络分类[5]。该方法充分利用了城市楼房顶部高程的差别较小，而高大植被的不同部分高程差别较大的特点，将地物分离出来。然而，房屋与地面的交界处高程的差别也非常大，这会引起分类误差。……