基于地基激光雷达数据的单株古树稳定性研究_张文娟

合集下载

一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法_吴宾

第２期
吴宾，等：一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法
３９
ｒｏｖｅｄｔｉｏｎ．Ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｔｈｒｏｕｈｃａｓｅｓｔｕｄｉｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｍｏｓｔｏｆｐｙｇｏｉｎｔｓｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｔｈａｔｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅａｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｔｒｅｅａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｃｏｒｒｅｃｔｌ．Ａｎｄｔｈｅｄｅｔｈｅ－ｐｇｙｒｉｖｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｏｂｅａｓｆａｉｒｌａｃｃｕｒａｔｅａｓｔｈｅｉｎｓｉｔｕｄａｔａ．ＴｈｅｙｒｏｏｓｅｄｒｏｖｉｄｅｍｅｔｈｏｄｗｉｌｌｅｘａｎｄｔｈｅａｌｉｃａｔｉｏｎｄｏｍａｉｎｏｆＶＬＳａｎｄａｎｅｗａｒｏａｃｈｔｏｔｈｅｐｐｐｐｐｐｐｐｒｅｅｎｓａｃｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔａｎｄｍａｎａｅｍｅｎｔ．ｕｒｂａｎｇｐｐｇ：；；；；Ｋｅｗｏｒｄｓｅｈｉｃｌｅｂｏｒｎｅｌａｓｅｒｓｃａｎｎｉｎｃｌｏｕｄｄａｔａｔｒｅｅｔｔｒｅｅｓａｅｒｏｉｎｔｓｒｉｄｖ－ｐｓｌｇｇｙｙｏｉｎｔｓｄｅｎｓｉｔｐｙ

基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究

第４１卷第１期
２０１８年１月
ห้องสมุดไป่ตู้
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬｌＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮｏＬ０Ｇｙ
Ｖｏ１．４１，Ｎｏ．１Ｊａｎ．，２０１８
基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究
庄嶝国
（福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心。福建福州３５０００２）
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＧｅｏｍｅｔｒｉｃＭｏｄｅｌｉｎｇｏｆＳｉｎｇｌｅ·－－ｔｒｅｅＢｒａｎｃｈＢａｓｅｄｏｎＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌＬｉＤＡＲ
ＺＨＵＡＮＧＹｉｎｇｕｏ
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｐａｔｉＭＤａｔａＭｉｎｉｎｇ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｈａ￣ｎｇｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮａｔｉｏｎａｌＥｎｇｌｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｒｅｏｆＧｅｏｓｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＦｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００２，Ｃｈｉｎａ）
ｒａｄｉｕｓｏｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｂｒａｎｃｈｅｓｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｃｙｌｉｎｄｅｒｉｓｕｓｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｓｉｎｇｌｅ
ｔｒｅｅｂｒａｎｃｈｅｓ．Ｔｈｅｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｒｅｅｂｒａｎｃｈｅｓｗａｓｂｅｌｏｗ５％ｉｎｔｈｅｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔａｎｄＤＢＨｐａｒａｍｅｔｅｍ．ａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｆｉｔｔｉｎｇｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｂｒａｎｃｈｅｓｗａｓｌｅｓｓｔｈａｎ４０ｍｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｇｅｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒｅｅｂｒａｎｃｈｅｓｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｈｉｇｈｌｙｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｒｅｅｂｒａｎｃｈｇｅｏｍｅｔｒｙｉｓｏｆｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉ— ｃａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄｆｏｒｅｓｔｒｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａ；ｓｋｅｌｅｔｏｎｐｏｉｎｔｓ；ｍｉｎｉｍｕｍｓｐａｎｎｉｎｇｔｒｅｅ；ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｆｉｔ；ｌｅｖｅｌｓｅｔ

地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究

ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｇａｐｆｒａｃｔｉｏｎｗａｓ０．０３，ａｎｄｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｒｅｓｕｈｕｓｉｎｇ
ｓｔｅｒｅｏｇｒａｐｈｉｃｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｗａｓｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｔｈａｔｕｓｉｎｇＬａｍｂｅｒｔａｚｉｍｕｔｈａｌｅｑｕａｌａｒｅａｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅ
２０１８年２ｉｓｓｎ．１０００—１２９８．２０１８．０２．０２６
第４９卷第２期
地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究
王佳张芳菲高赫吕春东
（１．北京林业大学林学院，北京１０００８３；２．北京林业大学精准林业北京市重点实验室，北京１０００８３）
ａｒｅａｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｔｅｒｅｏｇｒａｐｈｉｃｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ｔｒｅｅｃｒｏｗｎｖｏｌｕｍｅａｎｄｓｕｒｆａｃｅａｒｅａｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓ：ｉｒｒｅｇｕｌａｒｓｕｒｆａｃｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎａｎｄｖｏｘｅｌｍｅｔｈｏｄｂｙｕｓｉｎｇｃｌｏｕｄｐｏｉｎｔｄａｔａ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｓｓｕｒｖｅｙ，ｉｔｗａｓｈａｒｄｔｏｇｅｔｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｄｕｅｔｏｉｔｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｈａｐｅｓａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ．Ｔｏｔａｌｌｙｓｉｘｓｔａｎｄｔｒｅｅｓｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｓａｓａｍｐｌｅｄａｔａｉｎｔｈｅ

地基LiDAR点云数据提取单木树高和胸径方法研究

第４２卷第２期２０１９年３月现　代　测　绘Ｍｏｄｅｒｎ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　ＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．４２，Ｍａｒｃｈ，２０１９　项目来源：江苏省测绘地理信息科研项目（ＪＳＣＨＫＹ２０１９０３，ＪＳＣＨＫＹ２０１８０６）　第一作者简介：郭沈凡，高级工程师，研究方向为测绘工程。

地基ＬｉＤＡＲ点云数据提取单木树高和胸径方法研究郭沈凡１，顾　波２，奚冠凡１，陆晓勇１（１．南京市测绘勘察研究院股份有限公司，江苏南京２１００００；２．南京林业大学土木工程学院，江苏南京２１００３７）摘　要　林业资源是保持生态环境、维持生态平衡的重要资源，对单木参数信息的提取是林业资源调查的重要内容。

利用地基三维激光点云提取单木参数具有效率高、速度快、节省人力物力等优点。

在常用的Ｈｏｕｇｈ拟合圆柱法提取树高参数和Ｈｏｕｇｈ拟合圆法提取胸径参数的基础上，提出格网化拟合圆柱法和最小二乘拟合圆法分别提取单木树高参数和胸径参数，并以现场直接量测的树高和胸径参数为参考值进行对比。

实验结果显示：与直接量测结果相比较，Ｈｏｕｇｈ变化拟合圆柱法和格网化拟合圆柱法得到的树高参数平均偏差分别为０．０５ｍ、０．００３ｍ，标准差分别为０．１４２ｍ、０．００２ｍ，相关系数分别为０．８７、０．９９；Ｈｏｕｇｈ变化拟合圆法和最小二乘拟合圆法得到的胸径参数平均偏差分别为０．００３　６ｍ、０．００２　５ｍ，标准差分别为０．００４ｍ、０．００３ｍ，相关系数分别为０．６０、０．９１。

结果表明，提出的格网化拟合圆柱法提取树高参数和最小二乘拟合圆法提取胸径参数能得到精度较高的单木参数信息。

关键词　地基Ｌｉｄａｒ；点云；树高；胸径中图分类号：Ｐ２２５．２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－４０９７（２０１９）０２－００２２－０４０　引　言树木参数的精确获取有利于开展各项林业生产、调查与规划工作，对于生态环境的保护和促进碳循环也有着重要意义。

近几年迅速发展的地基三维激光扫描仪（Ｌｉｄａｒ）与传统被动光学遥感有着不同的工作机制，可以高效地穿透森林，直接获取其垂直结构信息，通过对单木三维立体分析能使单木参数的测量更加直观化［１］。

基于地面激光雷达的单木枝干建模方法

基于地面激光雷达的单木枝干建模方法
张冬;严锐;云挺;薛联凤;阮宏华
【期刊名称】《林业工程学报》
【年(卷),期】2016(001)005
【摘要】基于激光点云数据的高精度活立木建模技术在林业无损测量中受到越来越多的重视,由于树木形态多样且拓扑结构复杂,因此传统的建模方法在针对活立木的建模上效果并不理想。

笔者提出了一种针对地面激光雷达点云数据的活立木枝干三维建模方法。

首先将采集到的树木点云进行枝叶分离,从原始活立木数据中分割出树叶点云;然后对枝干点云构建基于Laplace算子的加权矩阵,迭代收缩地进行骨架提取,得到枝干的骨架并保留;其次结合改进的随机Hough变换计算树枝的半径;最后运用广义圆柱体围绕枝干骨架绘制树枝几何结构,最终完成三维重建。

该方法能直接对活立木枝干进行建模,无需手工交互,对立木无任何影响。

通过在校园内采集到的4株活立木进行试验验证,结果表明该算法重建结果精度较高,并能很好地保持植株的细节特征。

【总页数】8页(P107-114)
【作者】张冬;严锐;云挺;薛联凤;阮宏华
【作者单位】[1]南京林业大学信息科学技术学院;[2]南京林业大学南方现代林业协同创新中心,南京210037;[3]中国热带农业科学院橡胶研究所,海南儋州571737【正文语种】中文
【中图分类】P315.69
【相关文献】
1.基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究
2.基于地面激光雷达的单木枝干建模方法
3.基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模综述
4.基于地面激光雷达的胡杨林林窗边缘木参数提取
5.基于DBSCAN的地面激光雷达点云单木树干分割研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于激光点云数据的单木骨架三维重构浔

第40卷第1期2024年1月森㊀林㊀工㊀程FOREST ENGINEERINGVol.40No.1Jan.,2024doi:10.3969/j.issn.1006-8023.2024.01.015基于激光点云数据的单木骨架三维重构赵永辉,刘雪妍,吕勇,万晓玉,窦胡元,刘淑玉∗(东北林业大学计算机与控制工程学院,哈尔滨150040)摘㊀要:针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢㊁重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法㊂首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS )和相干点漂移算法(CPD )的混合配准算法(Intrinsic Shape -Coherent Point Drift ,IS -CPD ),以获取单棵树木的完整点云数据;最后,采用Laplace 收缩点集和拓扑细化相结合的方法提取骨架,并通过柱体构建枝干模型,实现骨架三维重构㊂试验结果表明,相比传统CPD 算法,研究设计的配准方案精度和执行速度分别提高50%和95.8%,最终重构误差不超过2.48%㊂研究结果证明可有效地重构单棵树木的三维骨架,效果接近树木原型,为构建林木数字孪生环境和林业资源管理提供参考㊂关键词:激光雷达;树木点云;关键点提取;树木骨架;几何模型中图分类号:S792.95;TN958.98㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1006-8023(2024)01-0128-073D Reconstruction of Single Wood Skeleton Based on Laser Point Cloud DataZHAO Yonghui,LIU Xueyan,LYU Yong,WAN Xiaoyu,DOU Huyuan,LIU Shuyu ∗(College of Computer and Control Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China)Abstract :In response to the slow processing speed and low reconstruction accuracy encountered during the 3D reconstruction of trees,a method for 3D reconstruction of single -tree skeletons using laser point cloud data is proposed.Firstly,a combination filtering method is determined based on the point cloud data type to remove outliers and ground points.Secondly,a hybrid registration algorithm based on ISS (Intrinsic Shape Descriptor)and CPD (Coherent Point Drift algorithm),called IS -CPD (Intrinsic Shape -Coherent Point Drift),is employed to obtain complete point cloud data for individual trees.Finally,a method combining Laplace contraction of point sets and topological refinement is used to obtain the skeleton,and branch models are constructed using cylinders to achieve 3D skeleton reconstruction.Experimental results show that compared to traditional CPD algorithm,the proposed registration scheme im-proves accuracy and execution speed by 50%and 95.8%respectively,with a final reconstruction error of no more than 2.48%.The research demonstrates the effective reconstruction of the 3D skeleton of individual trees,with results close to the original trees,provi-ding a reference for building digital twin environments of forest trees and forestry resource management.Keywords :LiDAR;tree point cloud;key point extraction;tree skeleton;geometry model收稿日期:2023-02-10基金项目:国家自然科学基金(31700643)㊂第一作者简介:赵永辉,硕士,工程师㊂研究方向为物联网与人工智能㊂E-mail:hero9968@∗通信作者:刘淑玉,硕士,讲师㊂研究方向为通信与信号处理㊂E -mail:1000002605@引文格式:赵永辉,刘雪妍,吕勇,等.基于激光点云数据的单木骨架三维重构[J].森林工程,2024,40(1):128-134.ZHAO Y H,LIU X Y,LYU Y,et al.3D reconstruction of sin-gle wood skeleton based on laser point cloud data[J].Forest En-gineering,2024,40(1):128-134.0㊀引言激光雷达可用于获取目标稠密点云数据,是实现自动驾驶和三维重建的重要手段㊂使用机载或地基激光雷达可以获取树高㊁胸径和冠层等量化信息,用于树木的三维重建,为推断树木的生态结构参数和碳储量反演提供依据,也可为林业数字孪生提供数据支撑㊂主流的点云数据去噪方法主要有基于密度㊁基于聚类和基于统计3种[1]㊂分离地面点和非地面点是点云数据处理的第一步,学者提出多种算法用于地面点分离㊂然而,即使是最先进的滤波算法,也需要设置许多复杂的参数才能实现㊂Zhang 等[2]提出了一种新颖的布料模拟滤波算法(Cloth Simu-lation Filter,CSF),该算法只需调整几个参数即可实现地面点的过滤,但该算法对于点云噪声非常敏感㊂在点云配准方面,经典的算法是Besl 等[3]提出的迭代最近点算法(Iterative Closest Point,ICP),但易出现局部最优解,从而限制了该算法的应用㊂因此,许多学者采用概率统计方法进行点云配准,典型的方法是相干点漂移算法(Coherent Point Drift,CPD)[4-5]等,但该方法存在运行时间长和计算复杂的问题㊂石珣等[6]结合曲率特征与CPD 提出了一第1期赵永辉,等:基于激光点云数据的单木骨架三维重构种快速配准方法,速度大大提高,但细节精确度有所下降㊂陆军等[7]㊁夏坎强[8]㊁史丰博等[9]对基于关键点特征匹配的点云配准方法进行了深入研究㊂三维树木几何重建从传统的基于规则㊁草图和影像重建,发展到如今借助激光雷达技术,可以构建拓扑正确的三维树木几何形态㊂翟晓晓等[10]以点云数据进行树木重建,由于受激光雷达视场角的约束,难以获得树冠结构的信息,因此仅重建了树干㊂Lin 等[11]㊁You 等[12]涉及点云骨架提取的研究,构建了树的几何和拓扑结构,但重构模型的真实感不够强㊂Cao 等[13]使用基于Laplace 算子的建模方法提取主要枝干的几何信息,拓扑连接正确,并保留了部分细枝㊂曹伟等[14]对点云树木建模的发展和前景进行了综述,但在结合点云数据提取骨架并重建等方面研究不足㊂本研究提出一种基于骨架的方法,旨在准确地从单木的点云数据中重建三维模型㊂原始点云数据经过CSF 算法和K 维树(Kd -Tree)近邻搜素法的组合滤波后,提取了准确的单木数据㊂同时,基于树木特征点云的混合配准算法(Intrinsic Shape -Co-herent Point Drift,IS -CPD),可显著提高配准效率㊂最后,通过提取单棵树木的骨架点,构造连接性,并用圆柱拟合枝干,实现了单木的三维建模㊂1㊀数据采集及预处理1.1㊀数据获取数据采集自山东省潍坊市奎文区植物园内一株高约8.5m㊁树龄约20a 的银杏树㊂使用Ro-boSense 雷达从2个不同角度进行点云数据采集,雷达高为1.5m,与树木水平距离约为10m㊂通过对来自树木正东方向和正北方向的2组点云数据进行采集,如图1所示㊂（a ）角度1点云数据(正东方向)（a ）Angle 1 point cloud data （East direction ）（b ）角度2点云数据（正北方向）（b ）Angle 2 point cloud data （North direction）图1㊀2组点云的最初扫描结果Fig.1Initial scan results of two sets of point clouds1.2㊀点云预处理为了提高后续处理点云数据的准确性和时效性,需要对数据进行预处理㊂首先,利用CSF 滤波算法去除冗余的地面背景信息,该算法参数较少,分离速度快㊂通过使用落在重力下的布来获取地形的物理表示,单木点云可以被分离出来㊂由于扫描环境和激光雷达硬件误差的影响,可能会出现离群点㊂因此,采用Kd -Tree 算法对提取的点云进行降噪处理,提高单个树木数据的精度,以备在后续的算法使用中得到更准确的结果㊂通过搜索待滤波点云p i (x i ,y i ,z i )中每个点的空间邻近点p j (x j ,y j ,z j ),计算之间的平均距离(d i )㊁全局均值(μ)以及标准差(σ)㊂筛选符合范围(μ-αˑσɤd i ɤμ+αˑσ)的点并过滤掉离群值(α为决定点云空间分布的参数),d i ㊁μ㊁σ的计算公式如下㊂d i =ðkj =1x i -y j k μ=ðn i =1d i n σ=ðni =1(d i -μ)2n ìîíïïïïïïïïïïïï㊂(1)921森㊀林㊀工㊀程第40卷式中:k 为决定点云密集度的参数;n 为点云数量㊂通过试验发现,最终选定参数k =20,α=1.2时,对点云数据进行处理结果最优,滤噪结果如图2所示,基本去除了离群噪声点和地面点同时又确保对点云模型轮廓的保护㊂2㊀单木骨架重构方法单木骨架重构方法的过程主要包括以下几个步骤,如图3所示㊂首先,对预处理的2组点云数据进行特征提取,并进行精确的配准;其次,对点云进行几何收缩,获取零体积点集,并通过拓扑细化将点集细化成一维曲线,得到与点云模型基本吻合的骨架线;最后,基于骨架线对树木枝干进行圆柱拟合,以构建枝干的三维模型㊂图2㊀2组点云滤噪结果图Fig.2Two sets of point cloud filtering and denoisingresults图3㊀单木骨架重构方法过程图Fig.3Process diagram of single wood skeleton reconstruction method2.1㊀三维点云配准CPD 配准是一种基于概率的点集配准算法,在对点集进行配准时,一组点集作为高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的质心,假设模板点集坐标为X M ˑD =(y 1,y 2, ,y M )T ,另一组点集作为混合高斯模型的数据集,假设目标点集坐标为X N ˑD =(x 1,x 2, ,x N )T ,N ㊁M 分别代表2组点的数目,D 为Z 组的维度,T 为矩阵转置㊂通过GMM 的最大后验概率得到点集之间的匹配对应关系㊂GMM 概率密度函数如下㊂p (x )=ω1N +(1-ω)ðMm =11M p (x m )㊂(2)式中:p x |m ()=1(2πσ2)D 2exp (-x -y m 22σ2),;p (x )是概率密度函数;ω(0ɤωɤ1)为溢出点的权重参数;m 为1 M 中的任何一个数㊂GMM 质心的位置通过调整变换参数(θ)的值进行改变,而变换参数的值可以通过最小化-log 函数来求解㊂E θ,σ2()=-ðN n -1log ðMm -1p (m )p (x n |m )㊂(3)式中,x n 与y m 之间的匹配关系可以由GMM 质心的后验概率p (m x n )=p (m )p (x n m )来定义㊂采用期望最大值算法进行迭代循环,从而对最大似然估计进行优化,当收敛时迭代停止㊂得到θ和σ2的解,即完成模板网格点集向目标网格点集的配准㊂扫描设备采集的点云数据通常数量庞大,因此并非所有点云信息都对配准有效㊂此外,CPD 算法的计算复杂度较高,匹配速度较慢㊂因此,本研究采用ISS(Intrinsic Shape Signaturs)算法[15]提取关键点,以降低几何信息不显著点的数量㊂通过对这些特征点进行精确配准,可以提高点云配准的效率㊂图4给出了IS -CPD 配准过程㊂31第1期赵永辉,等:基于激光点云数据的单木骨架三维重构图4㊀基于特征点提取的配准过程图Fig.4Registration process diagram based on feature point extraction ㊀㊀IS-CPD点云配准算法流程如下㊂(1)选择2个视角点云重叠区域㊂(2)采用ISS算法提取特征点集㊂设点云数据有n个点,(x i,y i,z i),i=0,1, ,n-1㊂记P i=(x i,y i,z i)㊂①针对输入点云的每个点构建一个半径为r的球形邻域,并根据式(4)计算每个点的权重㊂W ij=1||p i-p j||,|p i-p j|<r㊂(4)②根据式(5)计算各点的协方差矩阵cov及其特征值{λ1i,λ2i,λ3i},并按从小到大的次序进行排列㊂cov(p i)=ð|p i-p j|<r w ij(P i-P j)(P i-P j)Tð|P i-P j|<r w ij㊂(5)③设置阈值ε1与ε2,满足λ1iλ2i ≪ε1㊁λ2iλ3i≪ε2的点即为关键点㊂(3)初始化CPD算法参数㊂(4)求出相关概率矩阵与后验概率p(m|x n)㊂(5)利用最小负对数似然函数求出各参数的值㊂(6)判断p的收敛性,若不收敛,则重复步骤(4)直到收敛㊂(7)在点集数据中,利用所得到的转换矩阵,完成配准㊂2.2㊀点云枝干重建传统的构建枝干的方法是直接在点云表面上进行重构,这种方法会导致大量畸变结构㊂因此,本研究先提取单木骨架线,再通过拟合圆柱来构建几何模型㊂图5为骨架提取并重建枝干的过程㊂为精确提取树干和树枝,采用Laplace收缩法提取骨架㊂首先,对点云模型进行顶点邻域三角化,得到顶点的单环邻域关系㊂然后,计算相应的余切形式的拉普拉斯矩阵,并以此为依据收缩点云,直至模型收缩比例占初始体积的1%,再通过拓扑细化将点集细化成一维曲线㊂采用最远距离点球对收缩点进行采样,利用一环邻域相关性将采样点连接成初始骨架,折叠不必要的边,直到不存在三角形,得到与点云模型基本吻合的骨架线㊂为准确地模拟树枝的几何形状,采用圆柱拟合方法㊂在树基区域,使用优化方法来获得主干的几何结构[16]㊂由于靠近树冠和树枝尖端的小树枝的点云数据较为杂乱,使用树木异速生长理论来控制枝干半径㊂最终,拟合圆柱体来得到树木点云的3D 几何模型[17],原理如图6所示㊂以粗度R为半径,以上端点M和下端点N为圆心生成多个圆截面,并沿着骨架线连接圆周点绘制出圆柱体,以此代表每个树枝,最终完成整棵树的枝干的绘制㊂131森㊀林㊀工㊀程第40卷图5㊀构建枝干模型流程图Fig.5Flow chart for building branch model（a）圆柱模型示例（a）Example of a cylindrical model（b）绘制局部树枝示例（b）Example of drawing a partial tree branchNMR图6㊀绘制树干几何形状原理Fig.6Principle of drawing tree trunk geometry3㊀试验结果与分析3.1㊀点云配准结果与分析为验证IS-CPD配准算法的有效性,对滤波后的点云进行试验,比较该算法与原始CPD算法及石珣等[6]提出的方法在同一数据下的运行时间及均方根误差(RMSE,式中记为R MSE),其表达式见式(6),值越小表示配准效果越精确㊂图7及表1给出了3种配准算法的对比结果㊂R MSE=㊀ðn i-1(x i-x︿i)2n㊂(6)式中:n为点云数量;x i和x︿i分别为配准前后对应点之间欧氏距离㊂经过配准结果图7和表1的分析,石珣等[5]算法虽提高了配准速度,但其细节精度下降,配准结果不佳㊂相比之下,CPD和IS-CPD算法均能成功地融合2个不同角度的点云,达到毫米级的精度,2种方法可视为效果近乎一致㊂相比之下,本研究算法的时间复杂度要小得多㊂此外,由表2可知,配准时间缩短至10.77s,平均配准精度相较CPD提高了约50%㊂3.2㊀点云枝干重建结果与分析在几何重建部分(图8),采用基于Laplace收缩的骨架提取方法,仅需不到5次迭代,就可以将点收缩到较好的位置,如图8(b)所示㊂对收缩后的零体231第1期赵永辉,等:基于激光点云数据的单木骨架三维重构图7㊀点云配准可视化对比Fig.7Point cloud registration visualization comparison表1㊀点云配准结果对比Tab.1Comparison of point cloud registration results配准算法Registration algorithm 点云总数/个Total number of point clouds角度1Angle 1角度2Angle 2历时/s Time 均方根误差/mRMSE CPD石珣等[6]Shi xun et al [6]本算法Proposed algorithm3795637647261.748.3ˑ10-386.58 1.6ˑ10-210.774.1ˑ10-3㊀㊀注:IS -CPD 算法提取关键点所需的时间可以忽略不计㊂Note:The time required for the IS -CPD algorithm to extract key points can beignored.积点集进行拓扑细化,得到与点云模型基本吻合的骨架线,如图8(c)所示㊂随后,对枝干进行圆柱拟合㊂至此,树木点云重建工作全部完成㊂图8(d)为树木骨架几何重建的最终结果㊂本研究使用单棵树木的树高和胸径作为重建模型的精度评价指标㊂首先,采用树干点拟合圆柱的方法来将点云投影至圆柱轴向方向,通过求取该轴向投影的最大值和最小值来获取树高信息㊂同时,（a ）输入点云（a ）Input point cloud（b ）点云收缩（b ）Point cloud shrinkage （c ）连接骨架线（c ）Connecting skeleton lines（d ）树木点云的几何模型（d ）Geometric model of treepoint cloud图8㊀单木几何重建过程Fig.8Single wood geometry reconstruction process在Pitkanen 等[18]研究方法的基础上,对树干点云进行分层切片处理,将二维平面上的分层点云进行投影,再通过圆拟合方法得到更为精确的胸径尺寸㊂为验证该算法重建模型的准确性,进行20次试验,并将其与Nurunnabi 等[16]的重建方法进行了比较㊂表2为2种方法分别获得的树高和胸径的平均值,并将其与真实测量值进行了对比㊂结果表明,该算法相较于Nurunnabi 等[16]的重建方法具有更高的精度,胸径平均误差仅为2.48%,树高平均误差仅为1.64%㊂表2㊀树木重构精度分析Tab.2Tree reconstruction accuracy analysis评估方法Evaluation method胸径/m DBH 树高/m Height 平均误差(%)Average error胸径DBH 树高Height Nurunnabi 等[16]Nurunnabi et al [16]2.13ˑ10-18.26 5.973.17本算法Proposed algorithm1.96ˑ10-18.392.48 1.64实测值Measured value2.01ˑ10-18.53331森㊀林㊀工㊀程第40卷4㊀结论本研究讨论了激光雷达重建单棵树木的流程,分析并改进了关键问题㊂充分发挥CSF滤波和Kd-Tree算法的优势,从而精准地分离出了单棵树木的数据,提高了处理速度㊂提出IS-CPD配准算法,可将点云配准的效率提高约95.8%㊂通过精确配准后的点云数据,成功提取骨架树,最终重构误差控制在2.48%以内㊂试验结果表明,研究方法在树木点云数据滤波㊁配准和骨架提取方面具有可行性,树木枝干结构重建效果良好,且重构模型可为评估农林作物㊁森林生态结构健康等提供支持㊂ʌ参㊀考㊀文㊀献ɔ[1]鲁冬冬,邹进贵.三维激光点云的降噪算法对比研究[J].测绘通报,2019(S2):102-105.LU D D,ZOU J parative research on denoising al-gorithms of3D laser point cloud[J].Survey and Mapping Bulletin,2019(S2):102-105.[2]ZHANG W,QI J,WAN P,et al.An easy-to-use air-borne LiDAR data filtering method based on cloth simula-tion[J].Remote Sensing,2016,8(6):501. [3]BESL P J,MCKAY H D.A method for registration of3-D shapes[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1992,14(2):239-256. [4]MYRONENKO A,SONG X.Point set registration:coherent point drift[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2010,32(12):2262-2275. [5]王爱丽,张宇枭,吴海滨,等.基于集成卷积神经网络的LiDAR数据分类[J].哈尔滨理工大学学报,2021, 26(4):138-145WANG A L,ZHANG Y X,WU H B,et al.LiDAR data classification based on ensembled convolutional neural net-works[J].Journal of Harbin University of Science and Technology,2021,26(4):138-145.[6]石珣,任洁,任小康.等.基于曲率特征的漂移配准方法[J].激光与光电子学进展,2018,55(8):248-254. SHI X,REN J,REN X K,et al.Drift registration based on curvature characteristics[J].Laser&Optoelectronics Progress,2018,55(8):248-254.[7]陆军,邵红旭,王伟.等.基于关键点特征匹配的点云配准方法[J].北京理工大学学报,2020,40(4):409-415. LU J,SHAO H X,WANG W,et al.Point cloud registra-tion method based on key point extraction with small over-lap[J].Transactions of Beijing Institute of Technology, 2020,40(4):409-415.[8]夏坎强.基于ISS特征点和改进描述子的点云配准算法研究[J].软件工程,2022,25(1):1-5.XIA K Q.Research on point cloud algorithm based on ISS feature points and improved descriptor[J].Software Engi-neering,2022,25(1):1-5.[9]史丰博,曹琴,魏军.等.基于特征点的曲面点云配准方法[J].北京测绘,2022,36(10):1345-1349.SHI F B,CAO Q,WEI J,et al.Surface point cloud reg-istration method based on feature points[J].Beijing Sur-veying and Mapping,2022,36(10):1345-1349. [10]翟晓晓,邵杰,张吴明.等.基于移动LiDAR点云的树木三维重建[J].中国农业信息,2019,31(5):84-89.ZHAI X X,SHAO J,ZHANG W M,et al.Three-di-mensional reconstruction of trees using mobile laser scan-ning point cloud[J].China Agricultural Information,2019,31(5):84-89.[11]LIN G,TANG Y,ZOU X,et al.Three-dimensional re-construction of guava fruits and branches using instancesegmentation and geometry analysis[J].Computers andElectronics in Agriculture,2021,184:106107. [12]YOU A,GRIMM C,SILWAL A,et al.Semantics-guided skeletonization of upright fruiting offshoot trees forrobotic pruning[J].Computers and Electronics in Agri-culture,2022,192:106622.[13]CAO J J,TAGLIASACCJI A,OLSON M,et al.Pointcloud skeletons via Laplacian based contraction[C]//Proceedings of the Shape Modeling International Confer-ence.Los Alamitos:IEEE Computer Society Press,2010:187-197.[14]曹伟,陈动,史玉峰.等.激光雷达点云树木建模研究进展与展望[J].武汉大学学报(信息科学版),2021,46(2):203-220.CAO W,CHEN D,SHI Y F,et al.Progress and pros-pect of LiDAR point clouds to3D tree models[J].Geo-matics and Information Science of Wuhan University,2021,46(2):203-220.[15]YU Z.Intrinsic shape signatures:A shape descriptor for3D object recognition[C]//IEEE International Confer-ence on Computer Vision Workshops.IEEE,2010. [16]NURUNNABI A,SADAHIRO Y,LINDENBERGH R,etal.Robust cylinder fitting in laser scanning point clouddata[J].Measurement,2019,138:632-651. [17]GUO J W,XU S B,YAN D M,et al.Realistic proce-dural plant modeling from multiple view images[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graph-ics,2020,26(2):1372-1384.[18]PITKANEN T P,RAUMONEN P,KANGAS A.Measur-ing stem diameters with TLS in boreal forests by comple-mentary fitting procedure[J].ISPRS Journal of Photo-grammetry and Remote Sensing,2019,147:294-306.431。

一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810307328.6(22)申请日 2018.04.08(71)申请人福建师范大学地址 350300 福建省福州市福清市龙江街道校园新村一号福建师范大学福清研发中心(72)发明人施文灶　程姗　(74)专利代理机构福州君诚知识产权代理有限公司 35211代理人戴雨君(51)Int.Cl.G06T 7/13(2017.01)G06T 7/187(2017.01)G06T 7/246(2017.01)(54)发明名称一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法(57)摘要本发明涉及一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法。

包括如下步骤：步骤1，输入同一地区的激光雷达数据和遥感影像；步骤2，提取初始建筑物掩膜；步骤3，数据点连通处理；步骤4，提取连通标记区域的轮廓；步骤5，提取植被区域；步骤6，提取线段；步骤7，线段集合分类；步骤8，线段按长度排序；步骤9，优化处理；步骤10，输出结果。

能够准确提取遥感影像中的建筑物，可以应用于城区地理基础信息数据库中建筑物的更新。

权利要求书2页说明书3页附图1页CN 108510514 A 2018.09.07C N 108510514A1.一种利用激光雷达数据和遥感影像的建筑物提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：输入同一地区的激光雷达数据(L)和遥感影像(I)；步骤2：利用阈值V t提取L中的初始建筑物掩膜M：V t＝V g+V r (1)式(1)，V g为地面高度，V r为高低地物分离因子，当L(x,y)>V t时,M(x,y)＝1,当L(x,y)≤V t时，M(x,y)＝0，其中(x,y)为L中的数据点坐标；步骤3：对步骤2中的初始建筑物掩膜(M)进行数据点连通处理，得到连通标记区域集合SET_Lablearea，具体方法为：3-a：按行扫描，直到搜索到M(x,y)＝1的数据点，记为seed，并赋予序号Sqe，将与seed 相邻的且取值为1的所有数据点都压入向上生长的堆栈STACK；3-b：取出栈顶数据点，记为Topdata，将与Topdata相邻的且取值为1的所有数据点再压入堆栈STACK；3-c：重复执行3-b，直到堆栈STACK为空；3-d：迭代运行步骤3-a直到遍历初始建筑物掩膜(M)中的所有数据点；步骤4：提取步骤3中连通标记区域集合SET_Lablearea的轮廓，得到连通标记轮廓集合SET_Lablecontour，即SET_Lablearea中的第i个元素SET_Lablearea i对应得到SET_ Lablecontour中的第i个元素SET_Lablecontour i；步骤5：利用植被因子(VI)提取遥感影像(I)中的植被区域Varea：式(2)中，B NIR和B R分别为遥感影像I中的近红外波段和红波段，当VI(i,j)>0时，Varea (i,j)＝1，当VI(i,j)≤0时，Varea(i,j)＝0，其中(i,j)为遥感影像(I)中的像素点坐标；步骤6：提取遥感影像(I)中的线段集合Line；步骤7：利用步骤5中的植被区域Varea将步骤6中的线段集合Line分为背景线段集合(BL)和前景线段集合(FL)，具体方法为：当线段集合Line中的任一线段Line k的长度L k小于阈值L1且Line k与VAREA的交集大于3L k/4时，Line k属于背景线段集合(BL)，当L k大于阈值L2且Line k与VAREA的交集为空集时，Line k属于前景线段集合(FL)；步骤8：对步骤7中的前景线段集合(FL)中所有线段按长度进行降序排序，得到排序后的集合FL sort＝{lf1,lf2,lf3,…，lf N}，N为前景线段集合(FL)中线段的数量；步骤9：对步骤4中的连通标记轮廓集合SET_Lablecontour进行优化处理，提取建筑物轮廓集合SET_Building，具体方法为：依次选取步骤8中的线段lf j作为基准线段L ref，j∈{1,2,3,…,N}，分别搜索与线段L ref最近的线段L near，当线段L ref和L near同属于步骤3中的连通标记区域集合SET_Lablearea中的第i个元素SET_Lablearea i时，将对象SET_Lablearea i 在步骤4中对应的SET_Lablecontour i判定为建筑物的轮廓；步骤10：输出提取建筑物结果。

一种机载LIDAR数据估算森林蓄积参数的方法

２０２０年６月第３期林业资源管理ＦＯＲＥＳＴＲＥＳＯＵＲＣＥＳＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＪｕｎｅ２０２０Ｎｏ３一种机载ＬＩＤＡＲ数据估算森林蓄积参数的方法许　粲１，江腾达２（１安徽广播电视大学六安分校，安徽六安２３７０００；２北科天绘科技有限公司，安徽合肥２３００００）摘要：针对林业调查中的单株树木提取问题，提出一种基于机载激光雷达点云数据，采用局部最大值和噪点消除获取树冠顶点，利用分水岭分割方法提取单株树，根据样地树高和森林蓄积模型估算胸径和森林蓄积量的方法，与传统的人工现场勘测方法相比，具有更高的时间效率，减少了大量的人力成本。

关键词：机载ＬＩＤＡＲ；局部最大值；噪点消除；分水岭分割；单株树提取中图分类号：Ｓ７５８５１　文献标识码：Ａ　文章编号：１００２－６６２２（２０２０）０３－０１０５－０６ＤＯＩ：１０．１３４６６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｌｙｚｙｇｌ．２０２０．０３．０２０ＡＭｅｔｈｏｄｏｆＥｓｔｉｍａｔｉｎｇＦｏｒｅｓｔＳｔｏｃｋＶｏｌｕｍｅＰａｒａｍｅｔｅｒｓｆｒｏｍＡｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲＤａｔａＸＵＣａｎ１，ＪＩＡＮＧＴｅｎｇｄａ２（１ＬＵ′ＡＮＯｐｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＡｎｈｕｉＬＵ′ＡＮ２３７００，Ｃｈｉｎａ；２ＢｅｉｋｅＴｉａｎｈｕｉＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ，ＬｔｄＡｎｈｕｉＨｅｆｅｉ２３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｉｎｇｌｅｔｒｅｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｉｎｆｏｒｅｓｔｒｙｉｎｖｅｎｔｏｒｙ，ａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＡｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｕｓｅｓｌｏｃａｌｍａｘｉｍｕｍｖａｌｕｅａｎｄｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｔｏｏｂｔａｉｎｃｒｏｗｎｖｅｒｔｅｘ，ａｎｄｕｓｅｓｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｓｉｎｇｌｅｔｒｅｅ，ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇＤＢＨａｎｄｆｏｒｅｓｔｖｏｌｕｍｅｂａｓｅｄｏｎｔｒｅｅｈｅｉｇｈｔａｎｄｆｏｒｅｓｔｖｏｌｕｍｅｍｏｄｅｌＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｅｌｄｓｕｒｖｅｙｍｅｔｈｏｄ，ｉｔｈａｓｈｉｇｈｅｒｔｉｍｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒｅｄｕｃｅｓａｌｏｔｏｆｌａｂｏｒｃｏｓｔＫｅｙｗｏｒｄｓ：ａｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲ，ｌｏｃａｌｍａｘｉｍｕｍ，ｎｏｉｓｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ，ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｓｉｎｇｌｅｔｒｅｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ收稿日期：２０２０－０３－０２；修回日期：２０２０－０３－２０作者简介：许粲（１９９２－），男，安徽六安人，助教，学士，主要从事激光雷达点云算法和远程教育研究。

应用地基雷达和机载激光雷达数据反演落叶松冠层叶面积密度

摘要为了实现落叶松冠层叶面积密度盲区互补的协同反演，以塞罕坝机械林场为研究区，根据地基雷达
和机载激光雷达数据对落叶松林冠层点云信息进行提取；利用点云分割算法对点云信息进行枝叶分离，并对冠层
点云进行体素建模，分析落叶松林最优体素和接触频率的相关性；采用体素模型冠层分析法（ＶＣＰ）分别对机载雷
传感器及集成了ＧＮＳＳ接收器。仪器可以在多种环
境下使用，通过同名点拼接多站扫描数据，误差范围
控制在０．００４～０．００５ｍ（技术参数见表１）。
参数类型
最大视场角
最大脉冲发射频率
测距精度
最大测距范围
６０％反射率目标
２０％反射率目标
最大可飞行高度
激光等级
尺寸（长×宽×高）度（ＬＡＤ）是冠层内任意高度单位体积内的叶
面积总和，描述不同高度处叶面积的分布情况，冠层
叶面积密度的高低，决定冠层叶面积指数的大小［３］。
在全球碳循环中，冠层叶面积密度可作为模拟
陆地植被的重要输入参数
［４］
。传统叶面积密度的
测量采用人工分层裁剪法，尽管测量精度较高，但对
植物造成严重破坏，且耗时费力
单木的叶面积密度，进而获得林分叶面积密度值。
应用地基ＬｉＤＡＲ数据对冠层分析方法进行反演精
度评价，结果发现该方法的反演精度受到多个因素
（包括非光合作用组分、叶片倾角取向、入射激光束
数量以及激光光束入射角度等）的影响［２０］，因此，需
要研究在林分尺度上准确快速的叶面积密度估算，
进一步验证该方法的可靠性和适用性。
分类，然后对生成的三角网进行迭代加密处理，生成
内置三轴加速器，三轴陀螺仪，三轴磁罗盘，气压计

基于网格分析的激光点单株果树识别

基于网格分析的激光点单株果树识别随着农业技术的不断发展，现代农业的发展已经朝着智能化、数字化的方向迈进。

在果树种植领域，利用先进的激光点技术进行单株果树识别已经成为了一种新的趋势。

本文将介绍基于网格分析的激光点单株果树识别技术，从而提高果园管理的效率和精度。

一、技术原理激光点单株果树识别技术是利用激光雷达在果园上空进行扫描，获取果树的三维点云数据，然后通过数据处理和分析，实现对单株果树的识别和定位。

在这个过程中，网格分析起到了关键的作用。

网格分析是将整个果园区域划分为若干个小网格单元，通过对每个网格单元内的激光点数据进行分析和处理，从而实现对果树的识别和定位。

其主要步骤包括：1. 网格划分：将果园区域划分为若干个小网格单元，每个网格单元大小适当，一般根据果树的密度和分布情况确定。

2. 数据处理：对每个网格单元内的激光点数据进行去噪、滤波和配准等处理，以提高数据的质量和准确性。

3. 特征提取：在处理好的数据基础上，提取果树的特征信息，如树冠形状、高度、密度等，以便于对果树进行识别和分类。

4. 识别定位：利用机器学习和图像处理等技术，对提取的特征信息进行分析和判断，实现对单株果树的识别和定位。

通过上述步骤，基于网格分析的激光点单株果树识别技术可以有效地实现对果树的自动化识别和定位，为果园管理和养护提供了强有力的技术支持。

二、技术优势相比传统的果树识别方法，基于网格分析的激光点单株果树识别技术具有如下的优势：1. 高效性：利用激光雷达技术进行果树扫描，可以实现对整个果园区域的快速、全面的观测，大大提高了果树识别的效率和精度。

2. 精准性：通过对激光点数据进行网格分析，可以有效提取果树的特征信息，实现对果树的精准识别和定位，避免了人工识别的主观性和不确定性。

3. 自动化：激光点单株果树识别技术是一种基于数据处理和机器学习的自动化识别方法，可以实现对果树的自动化识别和分类，减轻了人工劳动强度和成本。

4. 可视化：通过对激光点数据进行三维重建，可以实现对果树的立体显示和可视化分析，为果园管理提供了直观、全面的信息。

基于地面激光雷达的单株树木叶面积指数测量研究

2019年5月第5期总第149期海峡科学Straits ScienceMay2019No.5,Total149th基于地面激光雷达的单株树木叶面积指数测量研究陈鑫(福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心，福建福州350002)［摘要］以单株树木为研究对象，实现一种基于地面激光雷达点云数据的单株树木叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)测量过程，以减小冠层木质组分对LAI测量结果带来的误差。

首先，借助支持向量机(Support Vector Machine, SVM)实现单株树木地面激光点云数据树枝与树叶的分类。

然后，基于间隙率模型利用分类后得到的树叶点云数据计算得到叶面积指数。

最后，以直接测量方法获取得到的LAI测量值作为真实值进行精度验证和评价，基于未分类点云数据得到的LAI相对误差为115.93%,而基于分类后的树叶点云得到的LAI相对误差为16.3%。

实验结果表明，该方法可有效减小冠层木质组分带来的LAI测量误差。

［关键词］地面激光雷达单株树木LAI测量木质组分［中图分类号］S127［文献标识码］A［文章编号11673-8683(2019)05-0052-05叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是指单位地表面积上所有叶器官表面积的一半［i］,该参数是描述植物光合作用、蒸腾作用、冠层截获等植被生理生态过程的核心参数⑵。

单株树木冠层LAI地面测量方法包括直接测量方法和间接测量方法两种。

直接测量方法精度高，但需要消耗大量的人力和物力，且部分直接测量方法需要对树木进行破坏性采样同。

直接测量方法不能满足现代林学对快速获取LAI的需求，也不适用于对样地LAI进行长期动态监测⑷。

间接测量方法是通过其他较易获得的参数来反演LAI,实现难度相对较低，具有操作便捷、适用范围广等特点，是目前单株树木冠层LAI测量的主要方法固。

LAI间接测量方法主要包括相对生长测定法、斜点样方法和光学测量方法冏。

基于机载激光雷达技术的茂密林地单株木识别

基于机载激光雷达技术的茂密林地单株木识别刘峰;龚健雅【摘要】By analyzing the shortage of traditional approach, a new individual trees recognition method was proposed. Firstly, the generalized Gaussian function was used to analyze the fitting pulse shape LiDAR data, and the high density point cloud and the waveform parameters were obtained, then the non-ground points were' gained by establishing DEM; secondly, the spatial characteristics of point cloud was computed to receive forest points; lastly, Markov random fields were exploited to label individual trees in 3D. The experimental results show that this method can effectively improve the recognition accuracy, especially in the low dense, small trees identification effect, and the average recognition accuracy is 75%.%提出一种利用LiDAR数据进行单株木识别的方法,首先利用广义高斯模型分解全波形LiDAR数据,得到高密度的点云和相应的波形参数,通过建立数字高层模型得到非地面点云,然后计算点云的空间特征得到林木点云,最后在3D空间中利用马尔可夫随机场重新标记得到单株木点云.实验表明,与传统方法相比,本文方法能有效提高单株木识别的准确性,特别是对茂密林地中低矮、细小林木识别效果明显,平均识别精度达到75％.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2011(042)007【总页数】5页(P200-203,209)【关键词】单株木;模式识别;机载激光雷达;马尔可夫随机场【作者】刘峰;龚健雅【作者单位】中南林业科技大学理学院,长沙410004;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TN959.3;S758引言激光雷达(light detection and ranging，简称LiDAR)技术是一种主动遥感技术。

基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究

基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究庄崯国【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2018(041)001【摘要】根据基于地面激光雷达的单树枝干几何建模方法,本文提出了一种提高重建树木几何模型精度的方法.首先,根据水平集的骨架提取方法提取目标树点云数据完整的骨架点;其次,采用最小生成树的方法对提取的骨架点构建拓扑关系;第三,根据最小二乘圆拟合法和管道模型(Pipe Theory)计算骨架点对应枝干的半径;最后,应用广义圆柱体实现单树枝干几何建模.重建得到的树木枝干几何模型在树高和胸径(DBH)参数上与真实值或实测值误差均在5％以下,且枝干最大拟合误差均小于40 mm.结果表明:本文的树木枝干几何建模方法可靠性强,且重建的树木枝干几何模型精度高,可用于森林资源管理、精准农林业等领域.%This paper according to the single tree branch geometry modeling method based on terrestriallidar, a method to improve the accuracy of reconstructing the geometric model of trees is proposed. Firstly, the skeleton points of the target tree point cloud data are extracted according to the skeleton extraction method of the level set. Secondly, the topology of the extracted skeleton points is con-structed by the minimum spanning tree method. Then, according to the least square round fitting method and the pipe theory, and the radius of the corresponding branches is calculated. Finally, the generalized cylinder is used to realize the geometric modeling of single tree branches. The geometric model of the reconstructed tree branches was below 5％ in thetree height and DBH parameters, and the maximum fitting error of the branches was less than 40mm. The results show that the geometric modeling method of tree branches in this paper is highly reliable and the reconstructed tree branch geometry is of high precision and can be used in the research and appli-cation of forest resource management and precision agriculture and forestry.【总页数】7页(P62-67,73)【作者】庄崯国【作者单位】福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】P225【相关文献】1.基于地面激光雷达的单木枝干建模方法 [J], 张冬;严锐;云挺;薛联凤;阮宏华;2.基于地面激光雷达的单木枝干建模方法 [J], 张冬;严锐;云挺;薛联凤;阮宏华3.基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模综述 [J], 黄洪宇;陈崇成;邹杰;林定4.基于地面激光雷达的变电站硬管母几何形态参数测量方法 [J], 李信; 洪海程; 郭振标; 叶青; 张锐; 沈小军; 何莲5.基于DBSCAN的地面激光雷达点云单木树干分割研究 [J], 刘浩林;刘杰;杜超杰;邓愫愫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于激光点云的树木特征信息提取研究进展

基于激光点云的树木特征信息提取研究进展
张煜恒;周宏平
【期刊名称】《中国农机化学报》
【年(卷),期】2024(45)6
【摘要】树木的特征信息是进行农林业生产研究的重要参数,快速化提取信息对于农林业研究具有重要意义。

因此,基于激光点云技术,综述国内外在树木信息提取的研究进展,重点从二维激光雷达、车载激光雷达、地基激光雷达三个方面总结研究现状。

指出二维激光雷达通用性较差,户外采集困难;车载激光雷达数据精度较低,算法依赖严重;地基激光雷达数据运算量大等问题。

提出快速处理算法的研究、数据集中复杂特征的剔除与修复、精准探测集成系统的研发与产品化等展望。

为后续的基于点云技术的树木特征信息提取研究提供参考。

【总页数】7页(P142-148)
【作者】张煜恒;周宏平
【作者单位】南京林业大学机械与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】S68;TP391.4
【相关文献】
1.基于激光强度的建筑立面点云分类及信息提取
2.基于激光点云的矿山测绘异常信息提取
3.基于三维激光点云的隧道开挖岩体结构面识别与信息提取
4.浅析机动车检测的智能化应用
5.基于激光点云技术的山区工程测绘信息提取
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于地面激光点云的树木胸径快速量测方法

基于地面激光点云的树木胸径快速量测方法
刘静云
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2022(12)3
【摘要】林业资源调查中,地面激光扫描技术已经成为重要的数据采集与研究方法。

树木胸径是一项基础的林分参数。

针对现有提取算法的时间成本与扫描点云数据量大的问题,本文提出了一种基于地面激光扫描的树木胸径快速量测方法。

该方法以
多站配准后的点云为数据输入,运用圆柱拟合的方式,快速鲁棒地实现了树木胸径的
无损提取。

通过树木胸径量测实验,本文就精度与时间两方面和Computree软件
平台的树木胸径提取功能进行对比。

结果表明,该方法提取树木胸径的均方根误差
分别为1.62 cm与1.32 cm,决定系数分别为0.94与0.97,优于Computree软件
平台的计算结果。

此外,该算法耗时较短,低于Computree软件平台的计算时间。

【总页数】6页(P152-157)
【作者】刘静云
【作者单位】上海工程技术大学城市轨道交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN249;TP391.41
【相关文献】
1.单站地面激光点云中孤立噪声的快速检测方法
2.基于激光点云技术的隧道监控量测BIM应用研究
3.基于地面激光雷达点云的树木冠层变化定量分析
4.基于林地激
光点云的树木胸径自动提取方法5.基于地面激光雷达点云数据的森林树木分布模式提取研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。