内容摘要：点云分类作为机载激光雷达点云目标提取、模型重建等应用的前提，已经得到了广泛研究。目前，这些研究按其分类策略，可以分为三类，即逐点分类、基于分割的点云分类、多实体点云分类。此外，现有研究已经为点云设计了大量分类特征，用以描述点邻域和分割面片属性，进而增加分类过程的可区分度。
总结
1.分割算法、滤波算法的效率改善问题。
2.在非地面实体分类过程中，采用随机森林分类器进行实体分类，分类器的参数对分类结果有微妙的影响，不能将训练好的分类器推广到任意一个机载激光雷达点云分类上，即对输入数据敏感。在未来的研究中，将引用深度卷积神经网络方法来克服这一问题。
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