激光与红外

作者：刘艳

单位：1.郑州工程技术学院 信息工程学院,河南 郑州 450044；2.河南大学 计算机与信息工程学院,河南 开封 475004；

关键词：时间序列;模糊分割;多波段激光数据;Kmeans算法;主成分分析方法

基金：河南省高等教育教学改革研究与实践项目(No.2024SJGLX0570)；河南省科技攻关计划(工业领域)项目(No.212102210571)资助。

激光扫描仪在不同波段上的测量受到大气条件、目标表面等多种因素的反射特性影响,使得数据在波段间存在交叉敏感性,导致数据在时间序列上表现出不确定性,从而降低了激光数据的分类精度。为此,提出考虑时间序列模糊分割的多波段激光数据分类。联合主成分分析方法以及遗传算法,提取多波段激光数据的特征,并找出其中最大特征矢量,构建多波段激光数据的时间序列；使用遗传算法对激光数据序列实施优化处理,减少了交叉敏感性对分类结果的影响；使用模糊分割算法将优化后的激光数据序列分割成若干时间序列段,联合Kmeans算法完成序列段聚类,实现多波段激光数据的精准分类,增加了多波段激光数据的分类精度。实验结果表明,利用该方法开展多波段激光数据分类时,分类精度高、分类效果好。

来源：2025年第4期

《激光与红外》期刊编辑部

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