基于三维点云的单株阔叶树可视化模拟研究
发布时间：2021-09-15 06:33
树木三维模型的精确重建对于模拟其生长发育过程有着十分重要的意义。随着虚拟技术的飞速发展,基于实测数据的树木三维可视化已成为虚拟植物领域中一个研究热点。本文以单株阔叶树为研究对象,采用地面激光扫描仪（TLS）获取树木真实三维点云数据,分别提出了:基于LCCP和K-means++的分割算法用来实现单株阔叶树叶木点云分割;基于法向量估计的去噪算法用来对分割得到的单株阔叶树叶片点云进行处理;基于水平分层和圆拟合的算法以及法向约束-空间殖民算法分别用于单株阔叶树树干和树枝骨架提取,初步实现了单株阔叶树的形态结构模拟和模型重建。为了提高模型的真实性,本文结合OpenGL开放式图形库,分别利用NURBS曲面和广义圆柱体对叶片和枝干进行三维可视化,并设计了单株阔叶树可视化系统,可以完整展示不同种阔叶树的重建过程。具体研究内容和成果如下:（1）点云数据的采集和预处理。本文使用Trimble TX8在不同时间进行了阔叶树点云数据的采集。并对扫描后的数据进行预处理。首先阐述了流形空间的优点以及样本阔叶树点云数据的流形距离计算,并以此为基础,采用直通滤波和高斯滤波分别实现了单株阔叶树点云的分离与初步去噪。实验...
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文技术路线图
械愕纳?柰瓿珊螅??每个侧面获取到的数据需要整合在同一坐标系下，整合后即为全方位覆盖的点云数据。TrimbleTX8配套的处理软件TrimbleRealWorksSurvey可用于整合和配准点云数据。2.3阔叶树点云数据的预处理地面三维激光系统扫描到的目标点云数据量大且散乱无序。此外，受仪器本身和外界自然环境的影响，不免会包含一些噪声数据。因此，在对单株阔叶树重建之前，必须进行点云数据的预处理，通常包括点云配准、点云精简和点云去噪等步骤[57]。（1）点云配准。如文章2.2所述，为得到覆盖全面的点云数据，需要对各站点的数据图2-1TrimbleTX8采集点云数据Fig.2-1ThepointclouddatacollectionusingTrimbleTX8
据预处理中的应用[69]；高斯滤波以点云的局部邻域特征为基础，更加能保证目标物体原有的结构。因此本文采用该方法，对点云进行初步的去噪。此外，本文还需构建点云在流形空间中的连接结构，以代替传统的欧式距离度量空间，并在此基础上完成点云数据的预处理以及后续单株阔叶树的整体重建过程。2.3.1流形距离及计算2.3.1.1流形距离的定义相邻位置上的点具有很高的相似性。然而，在三维点云中，传统的欧氏距离只能反映两点的局部相似性，而非整片点云数据之间的相似性。因此通常使用流形距离来描述点云上两点之间的距离。图2-2在一片叶片点云上展示了两种距离度量方式的前视图和平视图，其中红色线表示两点之间的欧氏距离，蓝色线表示流形距离。显然，流形距离更能够反映整个叶片的空间结构。图2-2点云中两种距离衡量方式Fig.2-2Twoconnectionmodesinthepointcloud
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法[J]. 王濮,邢艳秋,王成,习晓环. 中国科学院大学学报. 2019(03)
[2]基于移动激光扫描的橡胶林风害相关参数精准反演[J]. 云挺,张艳侠,王佳敏,胡春华,陈邦乾,薛联凤,陈凡迪. 光谱学与光谱分析. 2018(11)
[3]基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究[J]. 庄崯国. 测绘与空间地理信息. 2018(01)
[4]基于改进的区域生长三维点云分割[J]. 李仁忠,刘阳阳,杨曼,张缓缓. 激光与光电子学进展. 2018(05)
[5]基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法[J]. 师翊,何鹏,胡少军,张志毅,耿楠,何东健. 农业机械学报. 2018(02)
[6]一种鲁棒的三维点云骨架提取方法[J]. 王晓洁,周元峰,潘晓,张彩明. 中国科学:信息科学. 2017(07)
[7]基于SPEEDTREE软件虚拟园林植物的建造研究[J]. 张婷. 安徽农学通报. 2016(16)
[8]一种基于模糊C均值和均值滤波的点云去噪算法[J]. 许龙,黄翔,李根. 机械制造与自动化. 2016(04)
[9]扫描线点云数据的曲面重构技术研究[J]. 慕元军. 数字技术与应用. 2016(06)
[10]树木三维可视化建模技术研究述评[J]. 胡春华,李萍萍. 南京林业大学学报(自然科学版). 2015(06)
博士论文
[1]基于点云的苹果树冠层光照分布与生长过程数字化关键技术研究[D]. 师翊.西北农林科技大学 2019
硕士论文
[1]基于点云的骨架特征提取方法研究[D]. 黄彦钊.西北农林科技大学 2018
[2]基于超体素区域增长的点云分割算法研究[D]. 姜媛媛.西安电子科技大学 2017
[3]基于点云的植物骨架提取与建模研究[D]. 陈天放.江苏大学 2017
[4]三维重建点云邻域搜索与滤波算法研究[D]. 张彤.燕山大学 2016
[5]基于序列图像的树木三维重建方法研究与精度评定[D]. 曹帅.电子科技大学 2016
[6]树木三维模型骨架提取方法研究[D]. 赵晓娣.电子科技大学 2015
[7]树木三维点云数据分析与建模技术研究[D]. 管西鹏.中南林业科技大学 2015
[8]基于地基激光雷达点云的树木三维结构自动重建技术研究[D]. 王斌.电子科技大学 2015
[9]激光雷达点云采集和三维重建软件系统实现[D]. 白鑫鹏.西安电子科技大学 2014
[10]基于地面激光雷达点云的单树三维几何建模研究[D]. 王晓辉.福州大学 2014
本文编号：3395584
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
本文技术路线图
械愕纳?柰瓿珊螅??每个侧面获取到的数据需要整合在同一坐标系下，整合后即为全方位覆盖的点云数据。TrimbleTX8配套的处理软件TrimbleRealWorksSurvey可用于整合和配准点云数据。2.3阔叶树点云数据的预处理地面三维激光系统扫描到的目标点云数据量大且散乱无序。此外，受仪器本身和外界自然环境的影响，不免会包含一些噪声数据。因此，在对单株阔叶树重建之前，必须进行点云数据的预处理，通常包括点云配准、点云精简和点云去噪等步骤[57]。（1）点云配准。如文章2.2所述，为得到覆盖全面的点云数据，需要对各站点的数据图2-1TrimbleTX8采集点云数据Fig.2-1ThepointclouddatacollectionusingTrimbleTX8
据预处理中的应用[69]；高斯滤波以点云的局部邻域特征为基础，更加能保证目标物体原有的结构。因此本文采用该方法，对点云进行初步的去噪。此外，本文还需构建点云在流形空间中的连接结构，以代替传统的欧式距离度量空间，并在此基础上完成点云数据的预处理以及后续单株阔叶树的整体重建过程。2.3.1流形距离及计算2.3.1.1流形距离的定义相邻位置上的点具有很高的相似性。然而，在三维点云中，传统的欧氏距离只能反映两点的局部相似性，而非整片点云数据之间的相似性。因此通常使用流形距离来描述点云上两点之间的距离。图2-2在一片叶片点云上展示了两种距离度量方式的前视图和平视图，其中红色线表示两点之间的欧氏距离，蓝色线表示流形距离。显然，流形距离更能够反映整个叶片的空间结构。图2-2点云中两种距离衡量方式Fig.2-2Twoconnectionmodesinthepointcloud
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法[J]. 王濮,邢艳秋,王成,习晓环. 中国科学院大学学报. 2019(03)
[2]基于移动激光扫描的橡胶林风害相关参数精准反演[J]. 云挺,张艳侠,王佳敏,胡春华,陈邦乾,薛联凤,陈凡迪. 光谱学与光谱分析. 2018(11)
[3]基于地面激光雷达的单树枝干几何建模研究[J]. 庄崯国. 测绘与空间地理信息. 2018(01)
[4]基于改进的区域生长三维点云分割[J]. 李仁忠,刘阳阳,杨曼,张缓缓. 激光与光电子学进展. 2018(05)
[5]基于角度约束空间殖民算法的树点云几何结构重建方法[J]. 师翊,何鹏,胡少军,张志毅,耿楠,何东健. 农业机械学报. 2018(02)
[6]一种鲁棒的三维点云骨架提取方法[J]. 王晓洁,周元峰,潘晓,张彩明. 中国科学:信息科学. 2017(07)
[7]基于SPEEDTREE软件虚拟园林植物的建造研究[J]. 张婷. 安徽农学通报. 2016(16)
[8]一种基于模糊C均值和均值滤波的点云去噪算法[J]. 许龙,黄翔,李根. 机械制造与自动化. 2016(04)
[9]扫描线点云数据的曲面重构技术研究[J]. 慕元军. 数字技术与应用. 2016(06)
[10]树木三维可视化建模技术研究述评[J]. 胡春华,李萍萍. 南京林业大学学报(自然科学版). 2015(06)
博士论文
[1]基于点云的苹果树冠层光照分布与生长过程数字化关键技术研究[D]. 师翊.西北农林科技大学 2019
硕士论文
[1]基于点云的骨架特征提取方法研究[D]. 黄彦钊.西北农林科技大学 2018
[2]基于超体素区域增长的点云分割算法研究[D]. 姜媛媛.西安电子科技大学 2017
[3]基于点云的植物骨架提取与建模研究[D]. 陈天放.江苏大学 2017
[4]三维重建点云邻域搜索与滤波算法研究[D]. 张彤.燕山大学 2016
[5]基于序列图像的树木三维重建方法研究与精度评定[D]. 曹帅.电子科技大学 2016
[6]树木三维模型骨架提取方法研究[D]. 赵晓娣.电子科技大学 2015
[7]树木三维点云数据分析与建模技术研究[D]. 管西鹏.中南林业科技大学 2015
[8]基于地基激光雷达点云的树木三维结构自动重建技术研究[D]. 王斌.电子科技大学 2015
[9]激光雷达点云采集和三维重建软件系统实现[D]. 白鑫鹏.西安电子科技大学 2014
[10]基于地面激光雷达点云的单树三维几何建模研究[D]. 王晓辉.福州大学 2014
本文编号：3395584
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