A Bayesian-Network-Based Classification Method Integrating Airborne LiDAR Data With Optical Images
A Bayesian-Network-Based Classification Method Integrating Airborne LiDAR Data With Optical Images
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基于贝叶斯网络的机载激光雷达数据与光学图像集成的分类方法
DOI：
10.1109/jstars.2016.2628775
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发表时间：
2017-04
影响因子：
5.5
通讯作者：
Zhong Ruofei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kang Zhizhong;Yang Juntao;Zhong Ruofei
点云分类对于机载激光雷达数据的应用具有重要意义。近年来，机载激光雷达已与各种其他传感器集成，例如，光学成像传感器，因此，融合
Point cloud classification is of great importance to applications of airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) data. In recent years, airborne LiDAR has been integrated with various other sensors, e.g., optical imaging sensors, and thus, the fusion of
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DOI：
10.5194/isprsannals-ii-5-w2-313-2013
发表时间：
2013-10
期刊：
ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
影响因子：
--
作者：
M. Weinmann;B. Jutzi;C. Mallet
通讯作者：
M. Weinmann;B. Jutzi;C. Mallet
DOI：
10.1016/s0924-2716(98)00012-4
发表时间：
1998-10
影响因子：
12.7
作者：
A. Brunn;U. Weidner
通讯作者：
A. Brunn;U. Weidner
DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Bartels;Hong Wei
通讯作者：
M. Bartels;Hong Wei
影响因子：
3.4
作者：
Yang Cao;Hong Wei;Huijie Zhao;Na Li
通讯作者：
Yang Cao;Hong Wei;Huijie Zhao;Na Li
影响因子：
6.2
作者：
Gang Xu;Zhengyou Zhang
通讯作者：
Gang Xu;Zhengyou Zhang