基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法研究

发布时间：2017-05-18 02:12

  本文关键词：基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：行道树是城市生态系统和城市景观的重要组成部分,具有重要的生态和社会服务功能。由于行道树形态特征复杂,受人为因素影响较大、形态变化较快,探索一种自动、快速、准确的行道树信息提取方法对市容绿化管理和规划具有重要的意义。车载激光扫描系统作为城市近景三维空间信息采集的一个重要手段,具有快速获取道路两侧地物(包括行道树)三维信息的能力。本文提出了一种基于体元和邻域搜索标记的单株行道树提取方法,该方法可以从车载激光扫描点云数据中自动提取出组成单株行道树的激光点,并自动估算出树高、冠幅、胸径和枝下高等特征信息。该方法由体元化、体元值计算、邻域搜索及标记、候选单株树提取、形态参数估算以及其它杆状物去除等步骤构成。通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息。该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法。 本文的研究成果主要分为以下几个方面： 第一,探讨了体元及其邻域的表达。本研究认为一个三维空间可以通过体元的扩展来完成,这种扩展与体元的邻域息息相关。通过对体元邻域的定义,在确定好种子体元后,与种子体元具有空间邻近关联的体元就可以按照一定的方式被搜索标记,最终增长成一个三维体模型。 第二,将点云数据中激光点之间的空间关系转换成体元之间的空间关系。点云数据量巨大,激光点分布不均匀,直接对点云数据进行处理非常困难。本文通过体元化处理,将繁杂的激光点之间的邻近关系通过体元的邻域关系进行表达。同时,连续的邻域搜索标记过程兼顾了体元水平方向和竖直方向的空间邻近关系,使得我们能够对地物的三维形态用体元的方式进行还原。 第三,引入了基于竞争的邻域搜索增长方法。基于竞争的邻域搜索通过定义竞争规则使得在增长过程中遇到邻域标记冲突情况时邻域的分配更加合理有序。本研究将邻域竞争搜索引入到体元的搜索标记过程中,能够在树冠部分有重叠交织的情况下对单株行道树进行分离,从而使得本研究方法比现有方法更加可靠、稳健。 第四,本研究首次尝试了从车载激光扫描数据中实现对行道树的形态参数自动估算。本研究提出的方法能够自动提取出树高、冠幅、胸径和枝下高等行道树生物物理参数。通过实例表明估算的结果与实测数据的吻合度很高,本文提出的估算方法可作为行道树生物物理参数获取的有效手段。
【关键词】：车载激光扫描系统 点云数据 行道树 体元 形态参数 竞争增长 邻域搜索
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P234
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 目录10-12
• 插图清单12-14
• 第一章 绪论14-23
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 研究现状15-20
• 1.3 研究内容及意义20-21
• 1.4 论文结构21-23
• 第二章 车载激光扫描系统23-29
• 2.1 车载激光扫描系统介绍23-25
• 2.2 车载激光扫描数据25-26
• 2.3 GPS/北斗双星制导高维实景采集系统26-29
• 第三章 体元29-38
• 3.1 体元定义29-30
• 3.2 体元的邻域30-32
• 3.3 体元和激光扫描数据结合的应用32-38
• 第四章 行道树识别方法38-56
• 4.1 体元化39-41
• 4.2 体元值计算41-42
• 4.3 邻域搜索及标记42-50
• 4.4 候选单株树提取50-51
• 4.5 形态参数估算51-54
• 4.6 其它杆状物去除54
• 4.7 软件工具开发54-56
• 第五章 应用实例56-65
• 5.1 应用实例一56-59
• 5.2 应用实例二59-62
• 5.3 讨论62-65
• 第六章 结论与进一步工作65-67
• 6.1 结论65-66
• 6.2 进一步的工作66-67
• 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文67-68
• 参考文献68-79
• 后记79-82

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于体元和车载激光扫描数据的行道树提取方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：374954