《表3 测试环境配置：结合XGBoost和条件随机场的城市场景机载LiDAR分类》

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《结合XGBoost和条件随机场的城市场景机载LiDAR分类》

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为评价该模型的有效性，本文将分类结果与该实验数据集竞赛中的其他方法做了比较。从表3可以看出，本文方法在总体精度上有较大的优势，在几个点数多的大类上取得了较好的分类精度。对比4种机器学习模型，LUH方法在F1分数上表现较好，在多个类别上取得了最佳的效果。文本方法在低矮植被和不透水面的类别精度上取得了最好的结果，在电力线、汽车和建筑屋顶3类地物中取得了和最佳值相近的效果。