1、機(jī)載激光掃描與測距系統(tǒng)（Light Detection And Ranging，LIDAR）是近年來遙感相關(guān)領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)來源。LIDAR數(shù)據(jù)快速地物分類是將LIDAR數(shù)據(jù)應(yīng)用于實(shí)際工程的前提條件，因此在LIDAR數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域占據(jù)著重要的位置。實(shí)際應(yīng)用中LIDAR數(shù)據(jù)所提供的信息很難完全準(zhǔn)確地反應(yīng)地物屬性，并且在先驗(yàn)知識不足的情況下判別規(guī)則往往難以建立，由此導(dǎo)致分類結(jié)果的精度難以滿足高精度需求的應(yīng)用，嚴(yán)重制約著LIDAR技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用

2、。因此本文在保證快速的前提下，針對如何有效提高地物分類算法的精度進(jìn)行研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴LIDAR數(shù)據(jù)特征與地物特性研究：在深入分析各類LIDAR數(shù)據(jù)特征物理意義的基礎(chǔ)上，對各類數(shù)據(jù)所能區(qū)分的地物類別及不同類型地物的可識別性進(jìn)行了研究；從數(shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)換、分類方法等方面對影響地物分類精度的因素進(jìn)行了分析，并提出相應(yīng)的解決手段。⑵基于模糊DSmT的LIDAR數(shù)據(jù)多地物分類方法研究：結(jié)合減少影響地物分類精度因素的手段，構(gòu)建

3、類別模糊集與類別沖突集將 LIDAR數(shù)據(jù)中的不確定性和異源數(shù)據(jù)融合時的沖突性進(jìn)行量化處理；構(gòu)建三種模糊概率分配函數(shù)和概率重分配函數(shù)實(shí)現(xiàn)多特征的合成，決策得到多地物分類結(jié)果，通過實(shí)例分析與對比證明了該方法的有效性。⑶基于可能性分布合成理論的單一地物提取方法研究：以汽車為例進(jìn)行地物提取，依據(jù)特征值與車輛對應(yīng)關(guān)系的不確定性，利用概率-可能性分布轉(zhuǎn)化的方法將區(qū)域長寬比與區(qū)域強(qiáng)度比特征進(jìn)行可能性量化；以T-模、S-模算子為基礎(chǔ)構(gòu)建分布合成規(guī)則，得