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利用无人机激光雷达点云数据和随机森林分类法识别沥青路面病害

DOI：10.3390/ijgi8010039 期刊：ISPRS International Journal of Geo-Information 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 17:28:28
摘要： 沥青路面会因自然和人为因素而老化并产生各种病害。因此，快速准确地提取不同类型路面病害对有效监测道路健康状况至关重要。本研究以中国新疆石河子市郊区一段沥青道路为对象，探索了利用低空无人机激光雷达（UAV LiDAR）和随机森林分类（RFC）进行路面病害识别的可行性。在对路面病害进行光谱和空间特征分析后，基于点云高程和反射强度强度提取了48个多维多尺度特征。随后，我们利用RFC方法从多特征数据集中提取了路面病害。病害识别的总体准确率为92.3%，Kappa系数为0.902。与最大似然分类（MLC）和支持向量机（SVM）相比，RFC具有更高的准确性，这证实了其对多样本和高维数据分类的鲁棒性和适用性。此外，该方法在验证数据集上达到了95.86%的总体准确率。这一结果表明了本方法的有效性和稳定性，公路养护机构可据此评估道路健康状况并实施养护。
作者： Zhiqiang Li，Chengqi Cheng，Mei-Po Kwan，Xiaochong Tong，Shaohong Tian
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用激光雷达点云数据开发一种沥青路面病害识别方法，重点探究采用低空无人机激光雷达与随机森林分类器（RFC）精准提取不同类型路面病害的可行性。

研究成果

采用无人机激光雷达数据识别路面病害时，RFC方法取得了高精度（总体精度92.3%，Kappa系数0.902），其表现优于MLC和SVM。该方法展现出对多样本、高维数据的稳健性与适用性，为公路养护部门监测路况提供了可靠工具。未来研究应结合更高分辨率数据与多光谱影像以提升性能。

研究不足

数据质量（点密度为40个/平方米）限制了对轻微病害（如宽度≤5厘米的裂缝）的检测。由于受周围区域影响，该方法在受损与未受损路面之间的过渡区域可能存在误差。提高数据分辨率并与其他遥感数据整合可提升精度。

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