机器学习分类

功能概述

该功能采用随机森林对点云数据进行分类。此功能采用监督分类，在同一批次数据中，需要手工编辑少量数据的类别，训练模型后批量处理大量数据，期待减少人工量。支持两种流程：选择训练样本，生成训练模型，处理待分类数据；利用已有的模型处理待分类数据。

用法

点击分类 > 机器学习分类。

参数设置

• 待分类数据：可选择软件中加载的单个或者多个数据。
• 初始类别：数据源类别，在分类过程中将被改写。
• 训练类别：训练数据中用户感兴趣的类别，这些类别将被训练，分类的结果中也将包含这些类别，训练类别至少应该选择两类（其中一类可以为未分类）。
• 训练文件：点击加载训练数据，点击移除选中的数据，可训练多个文件，训练数据中的类别经过人工编辑。
• 建筑物参数：只有当训练类别中包含建筑物时，这些参数才会使用，分别设置最大建筑物尺寸和最小建筑物高度。
  • 最大建筑物尺寸（米）（默认为“60”）：待处理数据中最大建筑物尺寸。
  • 最小建筑物高度（米）（默认为“3”）：待处理数据中最小建筑物尺寸。
• 保存模型：训练后的模型文件保存路径，模型文件格式为自定义的后缀为vcm的文件。该模型文件可作为按机器学习模型分类的输入数据。
• 默认值：点击此按钮，恢复所有参数默认值。

训练少量人工编辑数据，包含未分类、植被、建筑，且都参与训练，如下图：

处理大量数据结果，包含未分类、植被、建筑，如下图：