光检测和测距(LiDAR)强度数据正引起越来越多的关注,因为在各种遥感应用中使用此类数据的潜力很大。 为了充分研究目标分类和识别的数据潜力,我们使用典型的城市建筑材料进行了一系列实验,并使用了我们重建的内置实验室LiDAR系统。 在导出的双向反射率分布函数(BRDF)模型和已建立的积分方法的基础上,对接收到的强度数据进行了分析。 使用改进的拟合算法,可以获得BRDF模型中涉及的参数以描述表面特征。 这些与表面粗糙度相关的参数之一被转换为最常用的粗糙度参数,即粗糙度轮廓的算术平均偏差(R a ),可用于验证BRDF模型在表面表征和性能评估中的可行性。