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复杂环境下的机载LiDAR树冠点云分割方法研究

复杂环境下的机载LiDAR树冠点云分割方法研究

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作者：江群烁南昌工程学院

学位级别：硕士

树冠是林业普查中最重要的监测参数之一,单木的测量是林业应用和制定生态环境保护措施的关键。我国地域辽阔且地势复杂,传统的林业调查方法需要调查人员深入腹地,这种方式存在诸多弊端,如人工测量误差大、少测漏测、数据连贯性差、安全... 详细信息

树冠是林业普查中最重要的监测参数之一,单木的测量是林业应用和制定生态环境保护措施的关键。我国地域辽阔且地势复杂,传统的林业调查方法需要调查人员深入腹地,这种方式存在诸多弊端,如人工测量误差大、少测漏测、数据连贯性差、安全隐患等。因此寻求精准、高效的林草数据采集方式对替代传统方法具有重要的意义。激光雷达具有光斑小、分辨率高和测距定位精准等特点,结合无人机载平台,能够高效地对地形地貌和林草数据进行扫描、感知和测量。机载激光雷达的单木提取步骤首先需对森林点云数据进行滤波,分离出地面点和树冠点,然后采用树冠分割算法从树冠点云中感知单木。在点云滤波阶段,由于野外森林植被覆盖率高且地形地势复杂,极易导致点云滤波性能不佳;在树冠分割阶段,密林环境或树木间距过小使得树冠点云欠分割率增加,为解决上述问题,本文的主要研究内容从以下两点展开:在点云预处理阶段,本文提出了一种基于融合点云强度的地面点云滤波算法,该算法对地面点云强度信息和地面点云的空间位置进行分析,进一步利用了地面点云的强度分布规律来提高点云滤波的精度。算法通过人工选取地面点得到其地面点云强度分布特征,然后对点云进行网格化建立网格点集,结合相邻网格间的平均坡度信息、点云高程差信息和地面点云强度信息,提取地面种子点,最后对地面种子点进行插值,形成参考曲面,对非地面种子点所在网格点集进行地面点云提取,实现精细化滤波,以提高滤波性能。实验证明该算法在所选取的三组试验区域中最小总误差为1.801%,有效的提高了树冠点云和地面点云的分离准确率,为后续树冠点云分割提供了基础。在树冠分割阶段,本文提出了一种基于旋转线投影变换与归一化图切法对树冠点云进行分割,该算法先以标记分水岭分割法实现树冠点云粗分割,再对粗分割点云的二维平面坐标进行线投影变换,实现点云降维处理,算法中还定义了最优分辨宽度,通过旋转投影直线搜索最优分辨宽度,对最优分辨宽度下降维点云进行高程维局部最大化处理,提取潜在的单木数,最后结合谱聚类理论中的归一化最小图切法实现点云细分割,以降低树冠分割的欠分割率。所选实测数据的最小欠分割率为10.90%,验证了算法在密林环境中,能有效提取并分割树冠,具有较好的普适性和稳健性,为工程上实现树冠点云的高精度分割提供了新方法新思路,具备一定工程应用价值。

关键词：机载激光雷达树冠分割点云滤波点云强度归一化最小图切

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