基于DBSCAN算法的树木分割与应用

作     者：尤磊 邹畅 宋新宇 YOU Lei;ZOU Chang;SONG Xinyu

作者机构：信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省物联网与智能安防工程研究中心河南信阳464000 信阳师范大学数学与统计学院河南信阳464000 

出 版 物：《信阳师范学院学报（自然科学版）》 (Journal of Xinyang Normal University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第37卷第1期

页      面：106-112页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(31872704) 河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2020GGJS157) 信阳师范学院“南湖学者奖励计划”青年项目 

主　　题：激光雷达 树木分割 树干检测 基于密度的抗噪空间聚类(DBSCAN) 

摘      要：为快速准确地提取地面三维激光扫描仪获取林分点云中的单株树木点云,提出一种基于密度的抗噪空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)的树木分割算法。首先采用高斯滤波对林分点云去噪,在林分点云归一化的基础上对林分点云垂直分段,然后采用DBSCAN算法垂直分段聚类,再计算每个垂直分段中每个簇的中心点,根据簇中心点间的距离判定簇间的相邻关系,并由此匹配树干段点云,最后采用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对树干段点云拟合直线,并根据点与拟合直线间的距离判定点的归属以实现树木分割。在郁闭度分别为中与高的林分中,所提算法的调和值F范围分别为0.88~0.99与0.72~0.74,基于距离判别的树木分割算法的F范围分别为0.84~0.90与0.73~0.79。所提算法在不同郁闭度的林分点云中均能有效分割单株树木点云,特别是在郁闭度为中的林分中有较好表现,可实现对林分点云的精确树木分割。