一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法

发布时间：2021-10-15 06:46

　　文章提出了一种基于车载激光扫描数据的行道树点云自动化提取方法。首先,对原始点云进行预处理,建立三维规则格网;其次,计算非空体元的回波反射强度与曲率特征,对体元进行空间邻域分析,获取完整树干点云;然后,建立树冠分层点云投影面积理论模型,聚类搜索疑似树冠点云,在理论模型的约束下对树冠点云进行判别与提取,进一步去除路灯噪点。实验结果表明,在城市道路场景下,该方法不受邻近地物的影响,能够自动化提取道路两侧完整的行道树点云,具有较强的应用价值。 

【文章来源】：遥感信息. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

行道树自动化提取流程图

(4)在同层格网内未被标记任何属性的非空体元集合中重新选择种子体元SV，并重复步骤(2)、步骤(3)，直到不存在未被标记属性的非空体元为止。2）体元竖直邻域一致性。行道树包括树干和树冠2个部分，可利用体元的竖直邻域一致性来确定第一分枝点所在位置。树干点云在竖直方向上连续分布，因此，在相邻的2层网格中一定存在具有相同行列号的非空体元，将多层格网叠加处理，使得树干在各层格网中的竖直邻域关系得以体现。

树干呈竖直圆柱状，即相邻2层聚类体元内点云的拟合圆圆心坐标偏移量与半径之差同时小于阈值，且点云集合的形状系数为1（线状），主方向近似平行于Z轴，据此提取行道树树干点云。3）分层点云投影面积计算。经过上述体元邻域分析之后，可滤除大部分路灯与交通标志牌噪点，但是树干与灯杆外形接近，且后者长期暴露在户外，难免会发生损坏老化，其表面反射率不达标，无法通过体元平均回波反射强度和平均曲率特征进行滤除，造成个别路灯灯杆被误分类为树干。根据树冠与路灯的形态差异，设计了一种分层点云投影面积判别法来进一步区分出行道树与路灯，同时提取完整的树冠点云，实现测区内行道树的单体化输出。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种针对行道树残缺点云的三维绿量估计方法[J]. 刘如飞,马新江,王鹏.  遥感信息. 2018(02)
[2]基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取[J]. 罗海峰,方莉娜,陈崇成,黄志文.  测绘学报. 2018(02)
[3]利用改进的数学形态法进行车载激光点云地面滤波[J]. 卢秀山,刘如飞,田茂义,刘冰.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
[4]面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法[J]. 杨必胜,魏征,李清泉,毛庆洲.  测绘学报. 2010(05)

硕士论文
[1]基于街景和LiDAR的行道树绿视面积计算研究[D]. 张佳晖.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017



本文编号：3437611