[發明專利]林業無人機點云和地基點云無目標自動配準方法及裝置

在審

• 申請號: 202211519817.0
• 申請日: 2022-11-30
• 公開（公告）號: CN115937715A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 聶勝;馮寶坤;王成;習曉環;黎東
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06V20/10;G06V10/75;G06V10/762
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽

本發明公開了一種林業無人機點云和地基點云無目標自動配準方法及裝置。該方法中包括以下步驟：S1、提取兩種數據源胸高位置點云切片數據，分別利用DBSCAN聚類算法提取單木坐標信息；S2、基于兩種數據源中單木坐標構成的星芒圖確定二者的對應關系，并求解初始變換矩陣；S3、采用ICP算法對兩種數據進行精匹配，獲取最終變換矩陣，S4、進而基于無人機激光點云對地基激光掃描點云進行空間坐標系轉換。本發明在單一點云數據源無法獲取完整森林結構信息的情況下，通過提取單木坐標，利用單木之間幾何關系構成的星芒圖獲取初始變換矩陣，結合ICP精配準計算變換矩陣，最終實現地基點云坐標系統到無人機點云坐標系統的變換。

技術領域

本發明涉及遙感技術領域，具體涉及一種林業無人機點云和地基點云無目標自動配準方法。

背景技術

森林是地球陸地生態系統的主體，有著豐富的植被類型和復雜的空間結構。森林參數是描述森林空間結構的重要指標，能夠直觀的反映森林的生長狀況，而完整森林結構重建是森林參數精準提取的關鍵前提，有助于提高生物量、碳儲量等森林參數的估算精度，對研究森林生態過程、生物多樣性以及可持續森林管理具有重要意義。

激光雷達(Light?Detection?and?Ranging，簡稱LiDAR)作為一種主動遙感技術，在森林結構精準重建上具有無可比擬的優勢，其中，地基和無人機LiDAR是森林調查廣泛使用的兩種激光雷達系統。地基LiDAR能獲取場景毫米級精度結構信息，但由于樹木遮擋，樣地內樹木冠層的信息難以從地基LiDAR掃描中獲得。無人機LiDAR從空中可以快速實現大范圍森林觀測，能準確獲取冠層以上結構信息(如冠幅、樹高等)。然而，由于森林冠層遮擋，單一平臺LiDAR系統難以獲取完整森林結構信息，其中地基LiDAR在冠層結構信息采集上具有局限性，無人機LiDAR則難以觀測完整林下結構，影響森林結構參數的精準提取。若要改變單一數據源信息獲取不全的現狀，發展森林多源LiDAR點云自動拼接方法具有重要意義。融合地基和無人機(地空)LiDAR數據可以實現兩種平臺系統的優勢互補，對重建完整森林樣地結構，實現精準林業調查具有重要作用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種林業無人機點云和地基點云無目標自動配準方法，主要適用于林業上的多源點云數據，解決了無人機點云和地基點云多源數據的坐標統一問題，提高了配準的效率和穩定性。

根據第一方面，本申請實施例提供一種林業無人機點云和地基點云無目標自動配準方法，包括以下步驟：

S1、針對來自地基激光掃描系統和無人機激光掃描系統這兩種數據源的林區點云，提取每種數據源的預設高度位置的點云切片，利用基于密度的噪點空間聚類算法(Density-Based?Spatial?Clustering?of?Applications?with?Noise，簡稱DBSCAN)處理所述點云切片，提取每種數據源的單木坐標信息。

S2、基于由所述每種數據源的單木坐標信息而構成的星芒圖，確定所述兩種數據源之間具有對應關系的點對，并基于所述點對求解初始變換矩陣。

S3、在所述初始變換矩陣的基礎上，采用迭代最近點(Iterative?Closest?Point，簡稱ICP)算法對所述點對進行匹配，獲取最終變換矩陣。

S4、根據所述最終變換矩陣，基于無人機點云對地基點云進行空間坐標系轉換。

在一個實施例中，步驟S1具體包括：

S11、利用無人機激光掃描系統和地基激光掃描系統獲取林區點云數據。

S12、利用布料模擬濾波算法(Cloth?Simulation?Filter，簡稱CSF)將所述兩種數據源的點云分為地面點云和非地面點云，基于各自的地面點云得到歸一化點云。

S13、根據單木預設高度位置截取歸一化點云，得到切片點云。