[發(fā)明專利]一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木點(diǎn)云自動(dòng)提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610280634.6
• 申請(qǐng)日: 2016-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN105894044B
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李霖;李大林;朱海紅;李游
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 魯力

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于車載激光雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木點(diǎn)云自動(dòng)提取方法。

背景技術(shù)

樹木是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，與其他地物共同構(gòu)成了城市景觀。樹木的屬性信息，包括樹木的空間位置和形態(tài)參數(shù)(樹高、樹干徑、樹冠徑、樹冠面積等)，不僅能夠反映樹木的生長(zhǎng)情況和健康狀況，方便城市園林部門進(jìn)行科學(xué)有效的管理；還有助于車輛和行人的導(dǎo)航定位，也是街道和城市財(cái)產(chǎn)清單的一部分，能為構(gòu)建三維樹木模型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以及進(jìn)行進(jìn)一步的噪聲建模、城市綠量估計(jì)、街道和道路規(guī)劃研究等。由于樹木形態(tài)特征較為復(fù)雜，且受季節(jié)變化(有葉子和無葉子的季節(jié))和自身生長(zhǎng)及人為等因素共同作用的影響，形態(tài)變化較快。當(dāng)前以人工實(shí)測(cè)為主樹木信息獲取方式，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，急需一種自動(dòng)、快速而準(zhǔn)確的樹木信息提取方法。

車載激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng)是近年來發(fā)展起來的新興的數(shù)據(jù)采集工具，能夠快速、高效地捕捉道路環(huán)境中各地物的高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。從海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取出單株樹木點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以高效地獲取每一株樹木的三維信息。因此，研究基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的高精度單株樹木提取方法對(duì)樹木屬性信息的自動(dòng)獲取具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

相較于基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木提取，針對(duì)于單株樹木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的屬性信息提取和后續(xù)三維建模研究相對(duì)更加成熟。例如《一種基于三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的樹冠體積與表面積計(jì)測(cè)方法》(申請(qǐng)?zhí)枺?01310054542.2)和《基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法》(申請(qǐng)?zhí)枺?01310084928.8)能夠準(zhǔn)確的估算出單株樹木的形態(tài)參數(shù)信息。而現(xiàn)有的提取方法《一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)自動(dòng)提取直立筒狀地物的算法》(申請(qǐng)?zhí)枺?01410561688.0)只能提取出樹干，現(xiàn)有的分類方法《一種車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的城市地物分類方法》(申請(qǐng)?zhí)枺?01310307332.X)對(duì)于樹木的劃分較為粗糙，也無法提取出單株樹木。

近些年，國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者針對(duì)車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)先后提出了一些樹木提取方法。但是這些方法都還只適用于較簡(jiǎn)單的場(chǎng)景。在城市復(fù)雜場(chǎng)景中還無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且高精度的單株樹木點(diǎn)云提取，往往需要大量的人工干預(yù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景中樹木提取準(zhǔn)確度和單株樹木點(diǎn)云精度低的的問題，提供一種能夠提高車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)中單株樹木提取精度的自動(dòng)化方法，為樹木屬性信息獲取提供高精度的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

本發(fā)明所提供的技術(shù)方案具體為：

一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木點(diǎn)云自動(dòng)提取方法，其特征在于，包含以下步驟：

步驟1，結(jié)合行車軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，從原始車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)中獲取可能包含樹木的點(diǎn)聚類，包括以下子步驟：

步驟1.1、計(jì)算行車軌跡點(diǎn)處的地面高程值；

步驟1.2、對(duì)原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行水平規(guī)則格網(wǎng)化，計(jì)算每一個(gè)水平規(guī)則格網(wǎng)內(nèi)，所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的最大高程值和最小高程值，以及水平中心點(diǎn)的位置；

步驟1.3、結(jié)合步驟1.1獲取的地面高程值，通過預(yù)設(shè)的高程閾值過濾掉地面點(diǎn)；

步驟1.4、對(duì)步驟1.3所獲取的非地面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)合高度特征從步驟1.3獲取的點(diǎn)聚類中按篩選出可能包含樹木的聚類，即候選樹木聚類；

步驟2.對(duì)步驟1所獲取的每一個(gè)候選樹木聚類，逐一利用基于兩級(jí)體素的雙重區(qū)域生長(zhǎng)算法從中提取出所包含單株樹木，包括以下子步驟；

步驟2.1、對(duì)步驟1獲取的候選樹木聚類進(jìn)行體素化；

步驟2.2、根據(jù)樹木的整體形態(tài)特征選取樹干的初始層，并利用樹木的截面幾何特征識(shí)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(jìn)行逐層自適應(yīng)范圍的樹干生長(zhǎng)；

步驟2.4、從適合樹干生長(zhǎng)的小體素轉(zhuǎn)換成適合樹冠生長(zhǎng)的大體素繼續(xù)生長(zhǎng)；

步驟2.5、基于局部幾何特征的樹冠體素生長(zhǎng)與基于形態(tài)一致性的樹冠體素分割；

步驟2.6、確定對(duì)未生長(zhǎng)到或者待定的體素分析其鄰域的26體素，結(jié)合最小面積增量原則來確定這些體素的歸屬；

步驟2.7、對(duì)提取的樹木重復(fù)進(jìn)行種子選取和樹干生長(zhǎng)，提高樹干的精度；

重復(fù)步驟2，對(duì)下一個(gè)候選樹木聚類中的單株樹木進(jìn)行提取，直到完成所有候選樹木聚類完成提取；

在上述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹木點(diǎn)云自動(dòng)提取方法，所述步驟2.2中，具體方法是：對(duì)于一株樹木，包括：