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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于随机森林的ALS点云分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115761382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211630088.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于随机森林的ALS点云分类方法是由石莹;王野;赵昕;王天文;杨必胜;董震设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林的ALS点云分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于随机森林的ALS点云分类方法。该方法利用渐进式三角网加密的地面滤波算法将ALS点云划分成地面点和非地面点，然后计算非地面点的每一个激光点的要素特征：邻域平均回波次数、回波次数、主方向、各向异性、平面性、球性、线性、邻域的点间距、高程标准差、高程峰度、高程极差，并利用这些特征对随机森林分类器进行训练，最后将训练好的随机森林分类模型用于ALS点云分类，得到具有语义标签的ALS点云。本发明对不同的场景和点密度均具有较强的鲁棒性，在点云较稀疏、边界不清晰、数据不完整的区域也可以取得较好的效果，并且能够快速、高效地提取出场景中的各类地物，为建设数字孪生城市、场景三维重建等提供数据支持。

本发明授权一种基于随机森林的ALS点云分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林的ALS点云分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对ALS点云进行噪声剔除，利用渐进式三角网加密的地面滤波算法筛选出地面点云和非地面点云； 步骤1.1，对ALS点云进行网格划分，选择最低点作为地面种子点； 步骤1.2，对选出的地面种子点构建TIN三角网； 步骤1.3，计算每个非地面点到三角形的角度和距离； 步骤1.4，若非地面点到三角网面片的角度和距离均小于设定阈值，则将其纳入地面点； 步骤1.5，重复步骤1.2-1.4，直至没有新的点纳入地面点点集； 步骤2，根据非地面点云中每个激光点的几何信息和属性信息，计算非地面点云中每个激光点的几何特征、属性特征、高度特征； ALS点云定义为： 1 式中，K为机载激光扫描点云中激光点的数量，为ALS点云中第k个点，为第k个点的反射强度信息，为第k个点的回拨次数信息，为第k个点在空间直角坐标系的X，Y，Z轴的坐标值； 激光点的几何特征指的是主方向特征，每个激光点的主方向特征由三个特征值构成，特征值通过对激光点的协方差矩阵进行主成分分析得到；以ALS点云非地面点中第i个激光点为球心，构建半径为的球形邻域，利用球形邻域内的所有激光点构建非地面点云中第i个激光点的协方差矩阵，具体计算方式为： 2 式中，为第i个激光点对应的球形邻域内的邻域激光点个数，t为第i个激光点的邻域内的激光点，为空间直角坐标系下邻域激光点到坐标原点的向量，，为第t个邻域激光点的x坐标值，为第t个邻域激光点的y坐标值，为第t个邻域激光点的z坐标值，为第i个激光点球形邻域内的所有激光点的空间坐标平均值构成的向量，，为第i个激光点球形邻域内的所有激光点的x坐标值的平均值，为第i个激光点球形邻域内的所有激光点的y坐标值的平均值，为第i个激光点球形邻域内的所有激光点的z坐标值的平均值； 根据ALS点云非地面点云中第i个激光点的协方差矩阵,，利用主成分分析方法得到ALS非地面点云中第i个激光点对应的第一特征值、第二特征值和第三特征值，由此得到ALS非地面点云中第i个激光点的主方向； 属性特征包括回拨次数、邻域平均回波次数、各向异性、平面性、球性、线性、邻域的点间距， 其中，回拨次数是机载激光雷达对地物进行扫描时自动捕获的测量值之一，邻域平均回波次数的计算公式为： 3 式中，为邻域平均回波次数，为回波次数，为ALS非地面点云中第i个激光点对应的球形邻域内的邻域点个数； 各向异性特征、平面性特征、球性特征、线性特征均利用主方向计算得到： 4 5 6 7 式中，为各项异性特征，为平面性特征，为球性特征，为线性特征，为第一特征值，为第二特征值，为第三特征值； 邻域点间距计算方式如下： 8 式中，为ALS非地面点云中第i个激光点对应的球形邻域内的邻域点个数，为第i个激光点到邻域内所有激光点的距离； 步骤3，利用步骤2中计算的非地面点云的每个激光点的三类特征对随机森林分类器进行训练； 步骤4，利用步骤3训练所得的随机森林分类器，对ALS点云测试集进行分类。

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