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南京林业大学学报:自然科学版 2023年第5期47卷 9-18页

作者：张华聪谭新建喻龙华厉月桥陈永富刘仁张怀清中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国林业科学研究院亚热带林业实验中心江西新余336600

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割,以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研... 详细信息

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割,以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象,以无人机激光雷达数据为数据源,构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题,利用增强Frost局部滤波处理优化CHM,优化结果与不同滤波方法进行了比较分析;然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.1、0.2、0.5及1.0m分辨率的CHM进行分割与分析;最后确定最佳分辨率的CHM,并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。【结果】采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著,在有效抑制树冠噪音的同时,也能较好地保留图像细节信息。0.2m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图重构标记分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度(OA)分别为0.96、0.84、0.75;根据树冠分割结果计算单木冠幅,冠幅估测的决定系数R^(2)分别为0.83、0.82、0.71。【结论】基于增强Frost局部滤波及距离图重构标记技术可实现对激光点云CHM的单木分割和树冠估算,能够满足森林调查和监测的基本需求。

关键词：无人机激光点云林冠高度模型(CHM) 增强Frost滤波距离图重构标记树冠分割

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基于增强Frost局部滤波及单木距离图标记重构的CHM树冠分割

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年

作者：张华聪谭新建喻龙华厉月桥陈永富刘仁张怀清中国林业科学研究院资源信息研究所中国林业科学研究院亚热带林业实验中心国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室

[目的] 利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。[方法]选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究... 详细信息

[目的] 利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。[方法]选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象，以无人机激光雷达数据为数据源，构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题，利用增强Frost局部滤波处理优化CHM，优化结果与不同滤波方法进行了比较分析。然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.2、0.5、1.0及1.5 m分辨率的CHM进行分割与分析，最后确定最佳分辨率的CHM，并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。[结果]采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著，在有效抑制树冠噪音的同时，也能较好地保留图像细节信息。0.2m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图标记重构分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度(OA)分别为0.96、0.84、0.75；根据树冠分割结果计算单木冠幅，冠幅估测R2分别为0.83、0.82、0.71。[结论]基于增强Frost局部滤波及距离图重构标记技术可实现对激光点云CHM的单木分割和树冠估算，能够满足森林调查和监测的基本需求。

关键词：无人机激光点云 CHM 增强Frost滤波距离图重构标记树冠分割

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使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

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测绘科学 2021年第9期46卷 94-101,108页

作者：刘波邹鹏辉刘华东华理工大学测绘工程学院南昌330013

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法。以相机安置参数为优化... 详细信息

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法。以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准。基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比。实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度。

关键词：无人机激光点云点云影像配准安置参数归一化互信息改进Powell算法

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基于安置参数优化的机载激光点云与光学影像精确配准

基于安置参数优化的机载激光点云与光学影像精确配准

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作者：邹鹏辉东华理工大学

学位级别：硕士

机载激光扫描技术是一种全天候、高效率、热门的遥感技术,它发射的激光脉冲穿透力强,受环境影响小,能获取高精度、高密度的数据,是获取地表信息的一种重要技术手段。由于点云数据中地物表面纹理信息匮乏,给数据处理工作产生一定的难度,... 详细信息

机载激光扫描技术是一种全天候、高效率、热门的遥感技术,它发射的激光脉冲穿透力强,受环境影响小,能获取高精度、高密度的数据,是获取地表信息的一种重要技术手段。由于点云数据中地物表面纹理信息匮乏,给数据处理工作产生一定的难度,通常借助光学影像的语义信息与点云数据实现优势互补。无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准是实现无人机激光点云与无人机影像融合的前提和关键。由于机载激光扫描系统中高分辨率相机存在安置参数的微小误差以及曝光时延等因素影响,使用提前标定的配准参数不能满足实验要求的无人机激光点云与光学影像的配准效果。现有的激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换等建立点云与影像之间的配准关系,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系。针对安置参数误差,本文采用一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法,将相机安置参数作为优化参数,以归一化互信息作为激光点云与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准。具体所做的工作主要有以下几个方面:(1)介绍了基于机载激光点云数据与光学影像配准的理论基础,包括机载点云的配准流程、现有点云与光学影像配准的基本方法以及二维相机参考影像成像原理等方面的基本方法与策略。(2)针对现有的激光点云与影像配准方法中存在的不足,本文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法,将相机安置参数作为优化参数,以归一化互信息作为激光点云与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准。(3)通过实验,验证本文提出的无人机激光点云与光学影像精确配准方法。通过定性和定量两个角度对实验结果进行分析,并使用一种Powell算法(算法2)进行分析对比。定性分析将成果影像进行5×5均匀分块叠加,改进Powell算法(算法1)的分块叠加图叠加处包含道路交通线、路灯、建筑物、植被等明显特征物,这些特征地物在(算法1)的影像分块及叠加区域的衔接吻合度高,接口处基本对准,重合度高。算法1的叠加效果达到视觉上精确,配准效果符合定性分析的高精度评价。定量分析是在叠加影像的基础上,均匀统计影像12处特征叠加的影像间的衔接像素误差。定量分析均匀选取影像叠加处的特征地物,统计地物影像衔接的误差值再计算均值,算法1最大像素误差为3.2像素,最小像素误差为0,平均像素误差为1.6像素。Powell算法(算法2)的定性分析的表现效果与算法1相近,定量分析迭代次数多9轮,对应相同特征地物的平均像素误差为1.57像素。两种算法的精度接近,平均像素误差差距在个位像素波动,表现为精度相对高时迭代次数更多的情况。实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度。

关键词：无人机激光点云点云影像配准安置参数归一化互信息改进Powell算法

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