《表2 不同抽稀倍数测试样本1的预测结果》

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《基于SVM的机载LiDAR数据电力线提取方法》

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机载Li DAR扫描的电力线路的数据中，由于电力线细长的结构特征，获得的电力线点云数目占点云总数的比例较小。因此，为了能从原始数据中精确的获取电力线点云，对机载Li DAR扫描的点云密度必须有一定的要求，如果点云密度太低，电力线点云就会稀疏，从而无法准确刻画电力线的特征，电力线提取精度就会受到很大影响。为了研究电力线提取精度和点云密度之间的关系，本文对原始数据进行多次抽稀:抽稀2倍、3倍、4倍、5倍、10倍、20倍、100倍，然后选取不同抽稀倍数下的训练样本训练分类器，对不同抽稀倍数的测试样本1进行预测，最后获得测试精度、一类误差和二类误差。表2展示不同抽稀倍数下的预测结果。图4展示了点云密度和预测精度、一类误差和二类误差之间的关系。