基于地基激光雷达点云的单木骨架模型构建研究
发布时间：2020-06-04 03:32
【摘要】：树木三维模型研究在虚拟三维景观、道路导航、林业资源规划设计等领域具有重要意义。单木点云数据量较大,并且存在大量冗余数据。由于单木枝叶相互遮挡、容易受到风的扰动等影响,导致单木枝干数据缺失以及噪声点过多无法准确识别枝干。这些因素使得直接进行单木三维重建非常困难。而树木的骨架线能够很好的表示树木的三维形态特征、几何结构,在树木点云压缩、三维建模方面应用较广。本文基于单木枝干的点云模型提取单木骨架,对研究单木三维重建技术有重要意义:针对单木点云数据量较大的特点,为了快速查询、检索单木点云的邻域等信息,本文构建单木点云数据的KD树结构,提高单木点云数据处理的效率。利用扫描的单木三维点云数据,提取了单木点云的空间特征、反射强度、RGB色彩特征等多维特征。为提高分类的效率,通过随机森林算法按照其特征重要程度排序,除去冗杂的特征,保留RGB色彩,反射强度,法向分布特征作为分割依据。采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行单木枝叶点云分类识别。将单木枝干点云进行K-Means聚类,分析聚类结果,识别出于属于同一上一级枝干的不同分枝处点云被聚为一类的情况,对该部分点云利用K-Means算法进行二次聚类。使得单木枝干点云完全按照其枝干生长方向聚类。聚类后的点云,其点集与xoy平面呈现一定角度的倾斜。按照聚类的不同部分,根据树木枝干近似成圆柱状的特点,计算其主法线方向向量,利用Rodrigues旋转公式,计算枝干部分点云的旋转坐标。由旋转轴和旋转角度求得Rodrigues旋转矩阵,对点集进行计算得到旋转后的点集坐标。旋转后的点集投影至X0Y平面后,利用迭代变权最小二乘法进行圆拟合,拟合圆圆心变换至三维空间即为该点集的骨架点。对提取的所有骨架点,构建其邻接图矩阵,分别采用基于水平集以及最小生成树连接骨架点,构建骨架模型,并比较两种方法所得的骨架模型的效果,由于最小生成树能避免骨架点连接闭合环的产生,本文采用最小生成树形成单木枝干骨架。根据判断条件,连接连续分枝的未连接骨架点,经过修整后即得到最终的骨架模型。得到的单木枝干骨架中,其骨架点之间采用直线连线,为了更加贴近真实树木枝干模型,本文利用三次B样条函数对骨架点进行插值,拟合枝干骨架曲线,使经过三次B样条曲线拟合后的骨架较为平滑,最终得到具有真实感的单木骨架模型。
【图文】：
用最小生成树等将关键点连接构成骨架线｜８（）］。逡逑１．４论文主要工作和内容安排逡逑本文基于单木点云数据实现单木的骨架提取，技术路线图如图１－１所示。本文的主逡逑要工作和内容安排如下。逡逑－６－逡逑
标实体的距离或范围。一个典型的距离探测设备由三个基础组件、一个转换器、一个扫逡逑描棱镜以及一个接收器组成。用发射以及接收返回的激光脉冲之间的时间间隔来确定反逡逑射的目标实体的距离。图２－１为设备接收发射激光脉冲示意图，，测量设备采用的是飞行逡逑时间技术（Ｔｉｍｅ－Ｏｆ－Ｆｌｉｇｈｔ，ＴＯＦ），可以获取扫描设备与目标实体之间的距离Ｒ，ｃ为光逡逑速，激光脉冲发射到达物体表面的时间与脉冲反射回接收器的时间相同，则单程时间逡逑ｔｄ邋＝邋２邋？邋－逦（２－１）逡逑Ｃ逡逑另外，设备的扫描距离分辨率Ａｉ？，最大扫描距离，以及扫描距离精度％分别逡逑为逡逑Ａ／？＝卜p哄危ǎ玻玻╁义希遥恚幔澹藉澹插
本文编号：2695829
【图文】：
用最小生成树等将关键点连接构成骨架线｜８（）］。逡逑１．４论文主要工作和内容安排逡逑本文基于单木点云数据实现单木的骨架提取，技术路线图如图１－１所示。本文的主逡逑要工作和内容安排如下。逡逑－６－逡逑
标实体的距离或范围。一个典型的距离探测设备由三个基础组件、一个转换器、一个扫逡逑描棱镜以及一个接收器组成。用发射以及接收返回的激光脉冲之间的时间间隔来确定反逡逑射的目标实体的距离。图２－１为设备接收发射激光脉冲示意图，，测量设备采用的是飞行逡逑时间技术（Ｔｉｍｅ－Ｏｆ－Ｆｌｉｇｈｔ，ＴＯＦ），可以获取扫描设备与目标实体之间的距离Ｒ，ｃ为光逡逑速，激光脉冲发射到达物体表面的时间与脉冲反射回接收器的时间相同，则单程时间逡逑ｔｄ邋＝邋２邋？邋－逦（２－１）逡逑Ｃ逡逑另外，设备的扫描距离分辨率Ａｉ？，最大扫描距离，以及扫描距离精度％分别逡逑为逡逑Ａ／？＝卜p哄危ǎ玻玻╁义希遥恚幔澹藉澹插
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