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1.
基于点云数据的测树因子自动提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
树冠的结构复杂、形态各异,测树因子的自动、准确、无损测量是森林调查中的一个重要研究项目。以三维激光扫描仪获取的三维点云数据为研究对象,基于计算几何学的寻找凸包算法,自动提取树冠的表面积、投影面积以及体积等测树因子。为验证算法的准确性,随机选取8个树种的120株待测立木进行试验,试验表明该方法测得的立木树高平均相对误差为2.33%,胸径平均相对误差为1.10%,冠幅平均相对误差为3.92%,自动解算的树冠表面积、树冠投影面积以及树冠体积相对于传统方法测得的参考值的平均相对误差分别为3.48%、6.01%和5.59%。因此以三维激光扫描仪获取点云数据,运用三维凸包算法,能够自动准确计算这些原本难以精确测量的因子,为应用三维激光扫描仪自动提取立木的测树因子提供了参考。 相似文献
2.
基于三维激光扫描点云的树冠体积计算方法 总被引：7，自引：0，他引：7
针对树冠形状不规则,树冠体积难以测量和计算的问题,提出一种基于三维激光扫描点云的树冠体积计算方法——体元模拟法,即以固定大小的体元模拟不规则的树冠形状.首先将树冠沿树高方向以k为步长进行等距离分段,把每一段树冠的点投影到垂直于树高方向的平面上,再对该平面划分成大小为k×k的像元,根据投影到各个像元内点的数量,判断该像元的有效性,统计有效像元的数量T,则树冠体积为T个k×k×k的体元之和.经试验,当体元边长等于冠径的1/10时,计算的树冠体积达到稳定.该算法对于任何树种不用考虑树冠的形状,减少了人为判别导致的差异,适用于三维激光扫描树木树冠体积的计算. 相似文献
3.
丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。 相似文献
4.
基于改进Delaunay算法的树冠三维重构单木因子提取 总被引：2，自引：0，他引：2
针对树冠结构复杂和点云数据量大的特点,为了提高测算单木因子中树冠表面积和体积的精度和效率,通过改进Delaunay三角网的算法机制,提出一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,形成一种高精度高效率的树冠表面积和体积因子提取方法.利用地面三维激光扫描系统获取树冠点云数据,分别通过传统人工方法、点云量测法、数字高程模型算法与提出的改进SD Delaunay算法,计算实验区域研究对象的树冠表面积与体积,并进行对比分析,结果表明提出的算法完全满足计算精度,同时该计算方法的耗时只有传统人工法的41％,数字高程模型法的62％,大大提高了运算效率. 相似文献
5.
基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速提取苹果树冠层枝干三维点云数据,以不同生长时期苹果树冠层彩色点云数据为研究对象,提出了基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法。首先,提出了苹果树冠层彩色点云获取方法,利用Trimble TX8型地面三维激光扫描仪获取冠层点云数据,同轴全景摄像机获取彩色全景图,采用贴图方法着色点云数据;然后,提取全景图像苹果树冠层区域R、G、B颜色分量信息,根据其分布规律建立枝干部分自适应分割阈值,并根据颜色阈值删除冠层中非枝干部分彩色点云数据;最后,在Geomagic软件中经过封装—创建流形—编辑多边形—填充孔—光滑等一系列操作重建枝干三维模型。苹果树提取枝干点云数据实验结果表明,本文方法点云删除率为75. 74%,相对于人工枝干点云数据提取,侧枝数量平均准确率为93. 34%,效率提高200倍以上,大大缩短了冠层枝干三维重建时间。本研究成果可为有叶苹果树枝干动力学模型建立提供技术基础。 相似文献
6.
基于三维激光扫描的树木三维绿量测定 总被引：2，自引：0，他引：2
利用三维激光扫描仪获取单株树木的点云数据,通过点云数据的处理提取测树因子,将树冠分割为多个不规则的台体,对每个台体的体积加和,近似为树冠体积。同时将绿视率引入三维绿量的计算中,以树冠不同视角绿视率加权平均和与树冠体积相乘计算树木三维绿量。实验选取了6个树种、共13棵树的点云数据,以树冠体积和绿视率2种方法计算三维绿量,结果表明：单纯以树冠体积计算平均三维绿量,针叶树大于阔叶树;而通过绿视率计算,阔叶树绿视率为55.41%,平均三维绿量为253.02 m3,而针叶树绿视率为30.75%,平均三维绿量为146.75 m3,不论是绿视率或者三维绿量,阔叶树均大于针叶树,与传统方法相比更符合树木的实际情况。 相似文献
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基于三维激光点云数据的树冠体积估算研究 总被引：2，自引：0，他引：2
树冠体积是预估树木生物量的重要参数之一。为了实现对树木冠体体积无损高精度量测,随机抽取了6个树种、共计30棵树木的三维激光点云数据作为数据源,对树冠体积的求算方法进行研究。首先,对三维激光点云数据进行匹配、拼接、去噪及压缩等处理,提取冠体点云数据;其次,提取每一棵样木树冠的边缘特征点;最后,应用不规则三角网TIN的原理算法计算冠体体积。本文所提取的边缘特征点能够最大限度地维持树冠冠体的整体不变形,还能够继续去除部分冗余数据,缩短了不规则三角网TIN的构建时间,提高了计算效率;此外,树种包含有针叶树和阔叶树,在冠形上既有针叶树所特有的冠体体态特征,又有阔叶树的冠体体态特征,其研究结果具有一定的代表性。本文采用的方法与已有文献计算结果对比表明:均方根误差为0.832,平均绝对误差为0.49,平均相对误差为1.75%,可看出二者之间差异较小;同时在30个样木中随机抽取5个样木的人工测量结果与本研究相比较,取得的精度相对较好。采用本研究所得结果精度较高,能够满足生产需求。 相似文献
8.
茶树的冠层信息是茶树田间管理的重要内容,也是茶叶机械化作业机具设计的重要依据。针对传统的作物冠层信息获取方法费时费力、主观性强且易造成损伤等问题,提出了一种茶树冠层高度和轮廓的获取与估计方法。首先,通过3D LiDAR从多个站点采集茶园的点云数据,对原始点云进行姿态矫正、ROI划分、配准、降噪以及高程归一化预处理,得到高程归一化的茶树点云。其次,通过反距离权重插值法、不规则三角网插值法在不同空间分辨率下生成茶树的冠层高度模型（Canopy height model, CHM）,其中,空间分辨率0.05m下不规则三角网插值生成的茶树CHM具有较好的插值精度,模型产生的凹坑也相对较少。最后,分别以90~100间的21个百分位数提取CHM的栅格值作为茶树冠层高度与实测值比较,结果表明,第98.5百分位数时估计值最为准确,与真值间的相关系数为0.88,平均绝对误差为3.17cm,均方根误差为4.16cm。此外,在高程归一化的茶树点云中提取20处冠层断面点云,分别采用椭圆模型、高斯模型和二次多项式模型拟合了冠层轮廓点云,其中,二次多项式模型能更好地反映茶树冠层轮廓特征,点云与拟合曲线间平均最小距离的均值为2.60cm,方差为0.21cm2。研究可为茶园现代化管理和茶叶机械化作业机具的设计提供理论支持。 相似文献
9.
利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。 相似文献
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基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割 总被引：4，自引：0，他引：4
近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。 相似文献
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基于立方体格网法的树冠体积计算与预估模型建立 总被引：3，自引：0，他引：3
以北京地区10种常见乔木为研究对象,通过三维激光扫描仪获取其点云数据,利用树冠表面三角网配合立方体格网法计算其树冠体积,与点云中提取所得的林木因子分析建立树冠体积和胸径、树高、平均冠幅、冠高的预估方程,并检验其精度。以银杏为研究目标进行了实验,结果表明:银杏的树冠体积与胸径、树高、平均冠幅、冠高均显著相关,通过分析选取了银杏树冠体积的三因子(胸径、平均冠幅、冠高)最优模型,并对模型进行了检验,检验结果表明,模型拟合效果较好,预估精度达到90.5%,可以使用该模型进行银杏的体积估算;同时对所选其他树种进行三因子模型拟合,模型检验结果表明,三因子模型均能够较好地对该树种的树冠体积进行估测。 相似文献
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合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。 相似文献
13.
基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。 相似文献
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针对行道树连续喷雾施药方式严重污染环境,果园对靶施药技术难以推广至复杂城区环境等问题,应用车载2D LiDAR获取街道三维点云数据,研究行道树靶标识别方法。构建变尺度格网点云索引结构,实现邻域快速搜索及点云在线处理;提取高程、深度、密度、协方差矩阵等11个点云球域特征,分析特征分布特性,采用基于径向基核函数的支持向量机算法融合特征,学习树冠点云分类器;采用FIFO缓冲区保存点云帧序列,实现行道树靶标在线识别。实验结果表明,该方法能够实现行道树靶标精确识别,在测试集上的分类错误率小于0.8%,检出率大于99.4%,虚警率小于0.9%,鉴别力最强的4个特征从高到低依次是高程均值、深度均值、高程范围和高程方差。 相似文献
15.
针对果树三维重构中存在建模精度低、成本高、拓扑结构差等问题,提出一种基于Kinect v2传感器的果树表型三维重建与骨架提取方法。首先,使用Kinect v2传感器采集不同视角下的果树点云数据;其次,对植株点云进行尺度不变特征变换的特征点检测,对关键点使用快速点特征直方图算法进行特征向量计算,通过随机抽样一致性方法提纯点云的初始位置,经初始变换后使用改进的迭代最近点算法进行精配准、拼接形成完整点云;最后,使用Delaunay三角剖分解构点云数据对缺失点云进行填充,使用Dijkstra最短路径算法对最小生成树进行求取,通过迭代去除冗余分量对骨架进行简化,使用圆柱拟合算法估算枝干骨架,将枝干骨架变为封闭凸包多面体,实现果树的枝干三维重建。实验结果表明：采用本文所提建模方法点云平均配准误差为0.52cm,枝干平均重构误差不超过3.52%,重建效果良好。研究成果可为果园评估作物状态、智能化修剪等研究提供数据支持。 相似文献
16.
结合RPM中一般自适应分层技术及对点云均匀分层构造RP模型方法,提出点云曲面栅格法自适应分层。以栅格为基元,将点云投影栅格化,从中获取栅格点集,结合相关系数判断栅格点线性关系,由此提取层间轮廓。定义投影点云栅格面积差比为表面误差,建立其与堆层厚度的关系,通过表面误差逼近定值最终确定堆层厚度。经实例分析验证,分层结果满足RPM要求。 相似文献
17.
提出一种基于广角摄像技术的柑橘树叶面积指数快速、简易检测方法。将广角摄像镜头拍摄的柑橘树图像导入计算机,进行灰度化、图像增强、滤波处理与二值化处理,计算出柑橘树冠层的孔隙率,据此推导柑橘树冠层叶面积指数。试验以扫描法检测结果作为真实值,并以加拿大WinSCANOPY型冠层分析仪与本系统作检测效果对比,结果表明在同等试验条件下,利用WinSCANOPY型冠层分析仪检测柑橘树叶面积指数的相对误差变化范围为-30.39%~43.53%,相对误差绝对值的平均值为18.90%,本系统检测的相对误差变化范围为-27.26%~37.06%,相对误差绝对值的平均值为19.91%,满足柑橘树冠层LAI检测试验要求。 相似文献