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摘要
近年来，随着三维计算机视觉的发展，三维点云深度学习方法得到越来越多学者的关注。然而，目前大多数三维点云深度学习方法仅在标准数据集上进行精度和性能评估，这些方法在设计过程中通常会根据特定数据集设定特定的学习策略以达到最佳点云分类精度，从而影响模型的泛化能力。在三维点云深度学习方法的遥感应用中，往往会出现诸如复杂的网络模型方法并不一定取得更好的数据处理精度，以及原始网络模型学习策略并不一定获得最优结果等问题。对此，为了探究学习策略对三维点云深度学习方法在实际遥感应用的影响，文中以机载多光谱LiDAR点云分类应用为例，以深度学习经典模型PointNet++为主，在分析当前学习策略的基础上构建一套较为通用的深度学习策略，以提高点云分类精度的稳定性和鲁棒性。机载多光谱LiDAR点云分类实验表明，学习策略对于点云分类精度影响不容忽视，学习策略的调整可以有效地提高模型对海量三维点云分类能力。
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