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A new approach to retrieve leaf normal distribution using terrestrial laser scanners

Journal of Forestry Research 2016年第3期27卷 631-638页

作者： Shengye Jin Masayuki Tamura Junichi Susaki Graduate School of Global Environmental Studies Kyoto University C1-1-209 Kyoto Daigaku Katsura Nishikyo-kuKyoto 615-8540 Japan Department of Civil and Earth Resources Engineering Kyoto University C1-1-209 Kyoto Daigaku Katsura Nishikyo-kuKyoto 615-8540 Japan

leaf normal distribution is an important structural characteristic of the forest canopy. Although terrestrial laser scanners（TLS） have potential for estimating canopy structural parameters, distinguishing between leaves and nonphotosynthetic structures to retrieve the leaf normal has been challenging. We used here an approach to accurately retrieve the leaf normals of camphorwood（Cinnamomum camphora） using TLS point cloud ***, nonphotosynthetic structures were filtered by using the curvature threshold of each point. Then, the point cloud data were segmented by a voxel method and clustered by a Gaussian mixture model in each voxel. Finally, the normal vector of each cluster was computed by principal component analysis to obtain the leaf normal distribution. We collected leaf inclination angles and estimated the distribution, which we compared with the retrieved leaf normal distribution. The correlation coefficient between measurements and obtained results was 0.96, indicating a good coincidence.

关键词： leaf normal distribution leaf inclinationangle Terrestrial laser scanner Point cloud data Curvature - Clustering

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