当前位置:主页 > 科技论文 > 网络通信论文 >

基于地面激光雷达的单株立木几何结构特征参数测量

发布时间:2018-05-31 08:57

  本文选题:地面激光雷达 + 单株立木 ; 参考:《福州大学》2014年硕士论文


【摘要】:森林资源的精准调查是国家制定林业政策、森林资源管理规划的重要基础及参考依据。长期以来,传统的森林资源调查方法耗时费力、工作量大、工作效率低,越来越无法适应精准林业资源管理应用需求。地面激光雷达技术自出现以来,以其高精度、高效率等优越性能被国内外学者广泛地运用于森林资源调查,尤其是单株立木几何特征参数测量方面。基于地面激光雷达可快速、高精度地获取单株立木点云数据及几何特征参数,本文从地面激光雷达获取的单株立木点云数据出发,基于简单曲面和自由曲面两种方法实现了单株立木几何结构建模,并以立木几何建模成果为基础提取单株立木几何特征参数。本文的主要研究内容如下:(1)单株立木点云数据获取及预处理。一颗高度约18m的木棉树为研究目标,针对单株立木几何建模需求,设计了单株立木点云数据获取方案,并对收集的原始点云数据及配准后的点云数据开展了质量评价,针对点云数据量大的特点,有针对性地实施了点云数据抽稀。(2)基于简单曲面及自由曲面方法的单株立木表面几何建模。简单曲面方案首先以Kd-tree数据结构作为点云数据管理、组织方法,应用最短路径方法对单株立木点云数据分段,并计算各分段几何中心,将几何中心所在平面点云数据旋转变换并投影至参照水平面,以最小二乘法拟合二次曲线,如圆、椭圆,建立分段不同的几何模型,如圆柱、圆台等,将各分段连接成完整的单株立木几何模型。自由曲面方案采用Crust算法作为曲面构建方法,该方案以Voronoi和Delaunay三角网为基础,首先对点云集构建Voronoi图,之后将构建的Voronoi图集和原始点云集合并并形成Delaunay三角网,最后保留三个顶点都是采样点的三角形。以木棉树为例,简单曲面方案简明高效,但在不同级别枝条连接时误差较大,与真实木棉树曲面模型有一定误差,与简单曲面方案相比,自由曲面方案能够较为真实的还原木棉树的几何表面形态特征,但基于表面三角网如何提取单株立木几何特征参数仍然具有挑战。(3)单株立木点云数据的几何结构特征参数测量。通过构建曲面模型来估算单株立木的几何结构参数。估算的树高、胸径与野外实测的误差分别为2.1%、1.1%,通过胸径代入经验公式计算的体积与曲面模型估算的误差为-4.58%、-3.55%、2.13%。
[Abstract]:The accurate investigation of forest resources is an important basis and reference for the government to formulate forestry policy and forest resource management planning. For a long time, the traditional forest resources survey methods are time-consuming, heavy workload, low efficiency, and can not meet the needs of precision forestry resource management applications. Since its emergence, ground lidar technology has been widely used in forest resource survey by domestic and foreign scholars for its high precision and high efficiency, especially in the measurement of geometric characteristic parameters of single standing tree. Based on the fact that the ground lidar can obtain the point cloud data and geometric characteristic parameters of a single stand tree quickly and accurately, this paper starts from the point cloud data of a single standing tree obtained by the ground laser radar. Based on simple surface and free-form surface, the geometric structure modeling of single standing tree is realized, and the geometric characteristic parameters of single standing tree are extracted based on the result of geometric modeling. The main contents of this paper are as follows: 1) acquisition and preprocessing of point cloud data of single stand tree. A cotton tree with a height of about 18 m was used as the research object. According to the requirement of geometric modeling of single standing tree, a single tree stand point cloud data acquisition scheme was designed, and the quality evaluation of the collected original point cloud data and the registered point cloud data was carried out. In view of the large amount of point cloud data, point cloud data thinning. 2) based on simple surface and free-form surface method, the geometric modeling of single standing wood surface is implemented. The simple surface scheme firstly uses Kd-tree data structure as point cloud data management, organization method, applies the shortest path method to segment the single stand tree point cloud data, and calculates the geometric center of each segment. The data of point cloud in the plane of geometric center is rotated and projected to the reference plane, and the quadratic curve, such as circle and ellipse, is fitted by least square method, and different geometric models are established, such as cylinder, circle, etc. Each segment is connected into a complete geometric model of single standing tree. The free-form surface scheme uses the Crust algorithm as the surface construction method. The scheme is based on Voronoi and Delaunay triangulation. Firstly, the Voronoi graph is constructed for the point cluster, then the constructed Voronoi graph and the original point cloud are merged to form the Delaunay triangulation. Finally, three vertices are reserved for triangles that are sample points. Taking the kapok tree as an example, the simple surface scheme is simple and efficient, but the error is large when the branches of different grades are connected, and there is a certain error compared with the real kapok tree surface model, compared with the simple surface scheme. The free-form surface scheme can restore the geometric surface features of kapok tree, but how to extract geometric characteristic parameters of single tree based on surface triangulation is still a challenge. 3) the geometric structure characteristic parameters of point cloud data of single tree stand are measured. A curved surface model was constructed to estimate the geometric structure parameters of a single standing tree. The estimated errors of tree height, DBH and field measurements are 2.1 and 1.1.The errors of volume and curved model estimated by the empirical formula of DBH are -4.58and -3.55g / 2.13, respectively.
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN958.98

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 闫龙;;摄影测量点云数据精简研究[J];制造技术与机床;2010年07期

2 郑德华;;点云数据直接缩减方法及缩减效果研究[J];测绘工程;2006年04期

3 张量;王敏;;基于k邻域离散扩张的点云数据分割[J];软件导刊;2009年12期

4 周怡;周顾盛;;三维GIS数据的处理与提取方法的研究—以点云数据中提取树木为例[J];计算机应用与软件;2010年10期

5 李凤霞;饶永辉;刘陈;介飞;;基于法向夹角的点云数据精简算法[J];系统仿真学报;2012年09期

6 嵇俊;云挺;薛联凤;张浩平;;基于激光点云数据的复杂植物叶片重建方法[J];西北林学院学报;2014年05期

7 吴福生,丁玉成,卢秉恒;基于点云数据复杂曲面产品的快速开发[J];西安交通大学学报;2002年11期

8 胡雪芬,陈爱萍,童水光,单新潮;基于点云数据的鞋楦数控编程及其仿真[J];组合机床与自动化加工技术;2004年07期

9 陈飞舟;陈志杨;丁展;叶修梓;张三元;;基于径向基函数的残缺点云数据修复[J];计算机辅助设计与图形学学报;2006年09期

10 刘志军;;基于三坐标测量机的点云数据测量规划研究[J];黑龙江科技信息;2008年20期

相关会议论文 前10条

1 闫龙;;摄影测量点云数据精简研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

2 吴美金;;基于薄壁构件的点云数据提取[A];全国射线数字成像与CT新技术研讨会论文集[C];2009年

3 段文国;张爱武;蔡广杰;;基于VTK的点云数据绘制研究与实现[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

4 宋碧波;卢小平;卢遥;;基于点云数据的建筑物三维重建[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

5 张伟忠;张顺海;于德敏;;点云数据与建模软件的接口设计[A];全国第13届计算机辅助设计与图形学(CAD/CG)学术会议论文集[C];2004年

6 吕琼琼;杨晓晖;杨唐文;韩建达;庄严;;激光雷达点云数据的三维建模技术[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年

7 刘佳;张爱武;杨丽萍;;室内场景激光点云数据的三维建模[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

8 隋立春;张熠斌;赵旦;;基于MicroStation的机载LiDAR点云数据分类处理软件[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

9 黄承亮;吴侃;刘虎;;基于三维TIN的格网化点云数据特征提取[A];数字测绘与GIS技术应用研讨交流会论文集[C];2008年

10 杨铭;陈建峰;;基于CUDA的海量点云数据kNN查询算法[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

相关博士学位论文 前10条

1 赵江洪;古建筑散乱点云基准面的提取与拟合[D];武汉大学;2012年

2 谷晓英;三维重建中点云数据处理关键技术研究[D];燕山大学;2015年

3 胡峰俊;三维离散点云数据的预处理和配准技术研究[D];浙江工业大学;2015年

4 董秀军;三维空间影像技术在地质工程中的综合应用研究[D];成都理工大学;2015年

5 李晓捷;基于深度相机的三维人体重建及在服装展示方面的技术研究[D];天津工业大学;2016年

6 张学昌;基于点云数据的复杂型面数字化检测关键技术研究及其系统开发[D];上海交通大学;2006年

7 王果;不同平台激光点云数据面状信息自动提取研究[D];中国矿业大学(北京);2014年

8 赵煦;基于地面激光扫描点云数据的三维重建方法研究[D];武汉大学;2010年

9 张会霞;三维激光扫描点云数据组织与可视化研究[D];中国矿业大学(北京);2010年

10 孙晓东;人体点云数据处理中若干问题的研究[D];北京工业大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 张磊;大型钢结构建筑安装质量检测与变形监测软件系统设计与实现[D];北京建筑大学;2015年

2 饶杰;基于激光点云数据的建筑物快速三维建模[D];中国地质大学(北京);2015年

3 李俊宝;TLS在古建筑物测绘及建模中的应用研究[D];长安大学;2015年

4 谢金坤;基于事故车辆车身变形的碰撞速度研究[D];长安大学;2015年

5 顾品荧;基于点云数据的基本款女西装样板生成系统研究[D];苏州大学;2015年

6 李国瑞;车载LiDAR点云中的车辆自动检测技术[D];长安大学;2015年

7 江静;建筑物LiDAR点云数据特征检测及配准关键技术研究[D];集美大学;2015年

8 梁子瑜;基于TLS点云数据的林分调查因子测定及收获估计[D];南京林业大学;2015年

9 喻W毶,

本文编号:1959052


资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/1959052.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户fb524***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com