《表2 分类准确度：基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法》

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《基于多尺度特征向量的输电线路无人机LiDAR点云数据分类方法》

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为验证本文提出算法的有效性，采用贵州省某条输电线路走廊的无人机Li DAR点云数据进行试验。该条输电线路走廊长度约10 km，宽度约40 m，包括10基杆塔和2回线路，地物主要包括植物和建筑物。点云数据总点数约为2×106个，平均点间距约为0.5 m。试验环境采用Inetel i5-7200U四核处理器，2.7 GHz主频，8 GB内存的计算机。由于训练分类器需要综合考虑各类地物信息，本文将10基杆塔之间的9个走廊区段的前6个（区段1～区段6）选为训练集，后3个（区段7～区段9）选为测试集。为对本文方法的分类结果进行评价，所有的点云数据均需要人工进行标记类别标签。分类结果如图1和表2所示。试验结果表明，该方法可以有效区分地面、植物、建筑物、杆塔和电力线5类线路走廊地物Li DAR点云数据，分类整体精度达到96.63%。