Thuật toán EM và K-Means trong phân loại đám mây điểm LiDAR

Abstract

EM và K-Means là hai thuật toán phổ biến để khai thác dữ liệu. Có nhiều vấn đề khi sử dụng EM và K-Means trong phân cụm dữ liệu. LIDAR là một công nghệ mới trong Trắc địa - lập bản đồ. Bản chất của dữ liệu LiDAR là tập hợp các tia phản xạ khi tia laser của hệ thống LiDAR chạm vào bề mặt của vật thể. Tập hợp các phản xạ này là đám mây điểm. Dữ liệu đám mây điểm LiDAR có các đặc điểm và tính năng riêng. Do đó, việc sử dụng các thuật toán để khám phá để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu LiDAR là một vấn đề cần nghiên cứu. Bài viết này tập trung vào mô tả và thử nghiệm phân loại đám mây điểm LiDAR bằng thuật toán EM và K-Means.