基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

发布时间：2018-06-26 10:03

  本文选题：胸径 + 三维激光扫描　； 参考：《安徽农业大学学报》2017年02期

【摘要】：胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。
[Abstract]:DBH is one of the important parameters to evaluate the growth of trees. Aiming at the problems of low automation of contact manual measurement and low precision of tree DBH extraction based on point cloud, a new method based on point cloud data is proposed to obtain tree DBH automatically and accurately. This method is based on tree point cloud data and uses ant colony algorithm and B-spline curve fitting technology to realize automatic and accurate tree DBH extraction. The results of tree measurement in experimental area show that the root mean square error and absolute error of the method are 卤0.19 cm and 0.15 cm respectively, which are 50% and 60.7% higher than those of the traditional algorithm based on point cloud, respectively. Based on the high accuracy point cloud data, the method realizes the automatic and lossless extraction of tree DBH, which is worth popularizing in the field of precision forestry.
【作者单位】： 安徽大学资源与环境工程学院;中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司;滨州市技师学院;
【基金】：国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(LEDM2014B02) 安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室开放基金(2016-K-01Y) 安徽大学研究生学术创新研究扶持与强化项目(yqh100252)共同资助
【分类号】：S758;TN249;TP18

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本文编号：2070010