[發明專利]針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法

在審

• 申請號: 202010660812.4
• 申請日: 2020-07-09
• 公開（公告）號: CN111913185A
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 李海東;田佳榕;張孝飛;馬偉波;趙立君;王楠;蘇敬;廖承銳;徐雁南
• 申請（專利權）人: 生態環境部南京環境科學研究所;南京林業大學
• 主分類號: G01S17/06
• 分類號: G01S17/06;G01S17/89;G06T17/05
• 代理公司: 南京申云知識產權代理事務所(普通合伙) 32274
• 代理人: 田沛沛;邱興天

1.一種針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：通過地基激光雷達對樣地分不同掃描點進行掃描，對不同掃描點組合配準的數據集進行參數提取，以所有掃描點配準的數據集為參照，比較各掃描點的重要性，為樣地掃描點的選取提供選擇依據。

2.根據權利要求1所述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：所述掃描點包括1個中心掃描點和N個外圍掃描點，所述數據集包括中心掃描點單獨形成的數據集，1+N個掃描點形成的參考數據集，以及任意N個掃描點組合形成的N+1個數據集。

3.根據權利要求2述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)地基激光雷達掃描儀采集樣地區域內的LiDAR點云數據，并在樣地內記錄實測數據；

(2)數據配準：將不同的掃描點組合并配準獲取不同的數據集進行粗拼接和自動精拼接；

(3)濾波分類：對不同的數據集的數據分別進行濾波分類，并對濾波得到的地面點進行插值生成數字高程模型；

(4)對不同的數據集的數據分別根據數字高程模型對數據進行歸一化處理，得到歸一化后的點云數據，同時通過數字高程模型獲取不同掃描點所在的位置的地形特征；

(5)對不同的數據集的數據分別對歸一化后的點云進行目視解譯，提取所需要的植被參數；

(6)以所有掃描點配準的數據集為參照，比較不同的數據集提取的植被參數值，得到各掃描點的重要情況，并結合掃描點的地形特征給出掃描點選擇建議。

4.根據權利要求3所述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(1)中，LiDAR點云數據包括激光脈沖的回波信息、點云三維信息、點云強度信息和RGB圖像附色信息；所述樣地實測數據包括樣地的地形特征和植被覆蓋度，所述地形特征包括地形的坡度和起伏。

5.根據權利要求3所述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(2)中，將不同的掃描點組合并配準獲取不同的數據集通過選取控制點進行粗拼接，然后通過迭代最近點算法進行自動精拼接。

6.根據權利要求3所述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(3)中，濾波分類的具體步驟為：首先，通過統計濾波移除噪點和離群點；接著，基于漸進三角網加密的濾波方法對地面點和非地面點進行分離；然后，將地面點按照TIN插值法得到數字高程模型。

7.根據權利要求3所述的針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(4)點云歸一化的具體步驟為：識別每個點的三維坐標(X，Y，Z)，識別對應水平位置的地面點(X，Y，Z₀)，將每一個Z值減去對應的Z₀值得到新的三維坐標(X，Y，Z₁)，即為歸一化后的點云。

8.根據權利要求3所述的一種針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(5)中所述植被參數具體包括植株數量、高度和冠幅三個參數，其中冠幅包括南北和東西兩個方向的冠幅，最后取平均值。

9.根據權利要求3所述的一種針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(6)中，數據集之間的比較包括：

(a)中心掃描點單獨形成的數據集和參考數據集之間的比較，該比較以距離中心掃描點不同距離為影響因子，確定掃描方式的最優掃描范圍；

(b)任意N個掃描點組合形成的數據集與參考數據集之間的比較，該比較確定不同掃描點的重要性，結合地形特征得出掃描點設置方法。

10.根據權利要求3所述的一種針對高寒脆弱區低矮灌叢樣地調查的TLS測度方法，其特征在于：步驟(6)中所述的以所有掃描點配準的數據集為參照，比較不同的數據集提取的植被參數值，是通過比較植株數量獲取的比例，以及高度和冠幅的均方根誤差RMSE。