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基于高光谱激光雷达的果树组成分类及果实参数估计

基于高光谱激光雷达的果树组成分类及果实参数估计

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作者：王富玉安徽建筑大学

学位级别：硕士

为了实现对果树的精确、智能的管理,种植者需要记录果树的叶片、果实、枝干等结构组成信息。然而果树的空间结构复杂,且存在光照和天气等因素的干扰,使得传统传感器对果树组成和果实的监测和识别非常困难。因此,迫切需要一种果树组成分... 详细信息

为了实现对果树的精确、智能的管理,种植者需要记录果树的叶片、果实、枝干等结构组成信息。然而果树的空间结构复杂,且存在光照和天气等因素的干扰,使得传统传感器对果树组成和果实的监测和识别非常困难。因此,迫切需要一种果树组成分类与果实参数估计的遥感手段。本文利用高光谱激光雷达(HSL)采集的果树空间-光谱域点云数据,筛选出光谱域特征参数,使用随机森林作为初步分类方法,结合基于空间距离的边缘点重规划优化初步分类的精度,实现了对果树组成的分类。在果树组成分类的基础上,采用阈值分离出果实点云,以近邻传播聚类分割果实点云簇,使用最小二乘法对单个果实点云进行椭球拟合,完成了对挂果量和果实尺寸的统计估测。本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于边缘点重规划的分类方法,实现了对果树的枝、叶、果等组成的分类,并完成了分类结果的三维重建。在选取了9种光谱域特征参数的基础上,使用了随机森林(RF)、支持向量机分类器(SVM)、BP神经网络分类模型(BPNN)对样本的四种组成(枝干、果叶、未成熟果实和成熟果实)进行了初步分类。通过分析边缘误判点的特征,引入空间距离约束对边缘误判点重新规划类别,以提升分类准确率。结果表明,采用边缘点重规划后,样本整体分类准确率达到了96.5%,相比于RF、SVM、BPNN分类器分别平均提高了6.55%、14.45%和9.4%。(2)根据果树组成的分类结果,利用标签值的差异提取果实点云。利用果实点空间位置上的约束关系,以点云的凸包结构为出发点,引入近邻传播聚类思想,完成粘连果实和遮挡果实的分割,实现对果树挂果量的统计。对于单果分割的准确率,查全率为93.33%,查准率为96.55%,F值为94.91%,MAPE为2.34%,R为0.98。(3)利用AP聚类分割出单果点云,以曲面点云作为输入,最小二乘拟合椭球,并完成果实点云的椭球模型渲染,并计算椭球参数,获得实际果实的尺寸大小。结果表明,实际果实尺寸与估测果实尺寸之间的R为0.91,RSME为0.017。图[21]表[7]参[61]

关键词：高光谱激光雷达果树光谱特征果树组成分类参数估计

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