| 基于点云数据的树木三维重建方法改进 |
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| 引用本文： | 唐丽玉,张浩,黄洪宇,陈崇成.基于点云数据的树木三维重建方法改进[J].农业机械学报,2017,48(2):186-194. |
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| 作者姓名： | 唐丽玉 张浩 黄洪宇 陈崇成 |
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| 作者单位： | Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fuzhou University；National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University,Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fuzhou University；National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University,Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fuzhou University；National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University and Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fuzhou University；National Engineering Research Centre of Geospatial Information Technology, Fuzhou University |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41471334）、福建省科技引导性项目（2016Y0058）和福建省自然科学基金项目（2014J01125） |
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| 摘 要： | 激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。
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| 关 键 词： | 树木 三维重建 激光点云 主方向 分割 骨架点 |
| 收稿时间： | 2016/5/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/2/10 0:00:00 |
Improved Method for 3D Reconstruction of Tree Model Based on Point Cloud Data |
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| TANG Liyu,ZHANG Hao,HUANG Hongyu and CHEN Chongcheng.Improved Method for 3D Reconstruction of Tree Model Based on Point Cloud Data[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2017,48(2):186-194. |
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| Authors: | TANG Liyu ZHANG Hao HUANG Hongyu and CHEN Chongcheng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | tree 3D reconstruction laser point cloud principal direction segmentation skeleton |
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