技术特征：1.一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，其特征在于，其中，步骤一中，
3.根据权利要求1所述的一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，其特征在于，步骤二中，
4.根据权利要求1所述的一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，其特征在于，步骤三中，
5.根据权利要求1所述的一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，其特征在于，步骤四中，
技术总结本发明涉及一种联合空间特征和光谱特征的点云分类方法，具体包括，对点云卷积的卷积核和卷积运算进行定义；进行点云卷积和池化操作；建立空间和光谱特征联合的点云分类模型；对高光谱激光雷达点云数据进行分类模型的训练；利用点云数据分类模型对高光谱激光雷达的点云数据进行分类。本发明对高光谱激光雷达获取的空间和光谱信息进行联合处理和特征提取，开展空谱特征融合的点云分类研究，提出了联合空间和光谱特征的点云分类模型，进一步提高激光雷达点云分类精度。
技术研发人员：田汶鑫,陈育伟,李子扬,邱实,吴昊昊,陈林生,唐伶俐,蒋长辉,胡佩纶
受保护的技术使用者：中国科学院空天信息创新研究院
技术研发日：技术公布日：2024/1/15