改进的三角网构网算法用于LiDAR树冠体积提取（英文）

发布时间：2017-08-12 03:31

  本文关键词：改进的三角网构网算法用于LiDAR树冠体积提取（英文）

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【摘要】：在分析现存点云处理方法的特性后,通过改进三角网构网算法的算法机制,提出了一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,实现树冠体积的准确提取.通过可视化方法对比了多种算法的点云构网效果,以实验区选定的30棵树为研究对象,利用T-LiDAR获取树冠点云数据,通过人工方法、传统算法和本文的改进算法计算树冠体积,对这些结果进行了对比分析.分析发现:四种方法之间均显示出较好的相关性(R2=0.831),其中所提出的改进Delaunay方法拥有理想的精度,较好稳定性和最少的耗费时间.实验结果表明,提出的算法在点云(尤其是T-LiDAR数据)树冠的体积提取中具有很大的优势.结合T-LiDAR数据还可以实现树冠表面积和生物量等树冠因子的高精度快速提取.
【作者单位】： 北京林业大学;国家测绘地理信息局第一航测遥感院;国家测绘地理信息局第一地理信息制图院;
【关键词】： 树冠体积 T-LiDAR 三角网 点云数据
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(41371001)
【分类号】：S758;TN958.98
【正文快照】： and requires much computing time to perform volume cal-Introductionculations[16].Other studies have focused on using the DelaunayThe crown is an important fundamental factor indi-triangulation algorithm to generate a 3D tree-crown meshcating the producti

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