本文提出了一种基于深度学习的弱监督ALS点云语义分割框架，利用潜在信息提高分类性能。该方法在ISPRS 3D Labeling Vaihingen数据集上只使用0.1%的标记，达到了83.0%的总体精度和70.0%的平均F1分数，相较于只使用稀疏标记信息的模型，提高了6.9%和12.8%。