[發明專利]一種基于車載激光掃描數據的單株樹木點云自動提取方法

有效

• 申請號: 201610280634.6
• 申請日: 2016-04-29
• 公開（公告）號: CN105894044B
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發明（設計）人: 李霖;李大林;朱海紅;李游
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 魯力

1.一種基于車載激光掃描數據的單株樹木點云自動提取方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟1，結合行車軌跡點數據，從原始車載激光掃描點云數據中獲取可能包含樹木的點聚類，包括以下子步驟：

步驟1.1、計算行車軌跡點處的地面高程值；

步驟1.2、對原始車載激光掃描點云數據進行水平規則格網化，計算每一個水平規則格網內，所有數據點的最大高程值和最小高程值，以及水平中心點的位置；

步驟1.3、結合步驟1.1獲取的地面高程值，通過預設的高程閾值過濾掉地面點；

步驟1.4、對步驟1.3所獲取的非地面的點云數據進行基于歐氏距離的聚類分析；

步驟1.5、通過平均法向量偏移度，結合高度特征從步驟1.4獲取的點聚類中篩選出可能包含樹木的聚類，即候選樹木聚類；

步驟2.對步驟1所獲取的每一個候選樹木聚類，逐一利用基于兩級體素的雙重區域生長算法提取出所包含的單株樹木，包括以下子步驟；

步驟2.1、對步驟1獲取的候選樹木聚類進行體素化；

步驟2.2、根據樹木的整體形態特征選取樹干的初始層，并利用樹木的截面幾何特征識別出真正位于樹干上的種子，并將樹干與樹冠分割開；

步驟2.3、從步驟2.2獲取的種子開始向兩端進行逐層自適應范圍的樹干生長；

步驟2.4、在完成樹干生長之后，從適合樹干生長的小體素轉換成適合樹冠生長的大體素繼續生長；

步驟2.5、基于局部幾何特征的樹冠體素生長與基于形態一致性的樹冠體素分割；

步驟2.6、確定未生長到或者待定的體素，并分析其鄰域的26體素，結合最小面積增量原則來確定這些體素的歸屬；

步驟2.7、對提取的樹木重復進行種子選取和樹干生長，提高樹干的精度；

重復步驟2，對下一個候選樹木聚類中的單株樹木進行提取，直到完成所有候選樹木聚類中單株數木的提取。

2.根據權利要求1所述的一種基于車載激光掃描數據的單株樹木點云自動提取方法，其特征在于，所述步驟2.2中，根據樹木的整體形態特征選取樹干的初始層，并利用樹木的截面幾何特征識別出真正位于樹干上的種子，并將樹干與樹冠分割開的具體方法是：對于一株樹木，包括：

特征一：一株樹木包含差異明顯的兩個部分：下部的樹干和上部的樹冠；

特征二：樹冠截面類圓，直徑較大，且形態不規則；

特征三：樹干位于對應樹干的水平中心附近，并有較小的直徑和相對規則的形狀；

定義樹冠的直徑，周長，面積都大于樹干，則每一層相應體素組中點的水平凸包被用來描述該物體在相應高度的橫截面形狀；從種子開始向上進行分析比較，如果某一層中對應的凸包滿足樹冠的特征，則認為找到了樹冠，該種子被確定為樹木種子，識別出真正位于樹干上的種子的過程如下：

逐層比較由種子所含點生成的水平凸包CH_initial與Layer_i中對應體素組中所含點生成的水平凸包CH_i，水平凸包CH_i包括面積area、直徑diameter、周長perimeter；同時計算CH_i與圓形的相似程度Simi_circle；

Simiarea=area(CHinitial)area(CHi)]]>

Simiperimeter=perimeter(CHinitial)perimeter(CHi)]]>

Simidiameter=diameter(CHinitial)diameter(CHi)]]>

Simi_up＝α·Simi_area+β·Simi_premeter+γ·Simi_diameter

Simicircle=area(CHi)π×(diameter(CHi)/2)2,(0<Simicircle<1)]]>

其中α+β+γ＝1；

若滿足以下條件，則認為找到了樹冠：diameter(CH_i)大于SD_crown，Simi_circle小于SA_crown且Simi_up小于SH_up；如果有多個種子共享同一樹冠，則只把距離樹冠中心最近的種子作為真正位于樹干上的種子；

當上述條件都滿足時，則認為找到了位于樹干上的種子；在此過程中，通過計算每一個體素組中所有點的平均法向量偏移度，利用步驟1.5中提到的平均法向量偏移度可以將樹干與樹冠分割開來。