基于三维激光扫描技术的树木参数提取及可视化研究

发布时间：2017-12-14 18:17

  本文关键词：基于三维激光扫描技术的树木参数提取及可视化研究

  更多相关文章： 地面三维激光扫描 参数提取 点云数据 胸径 树冠体积 可视化

【摘要】：树木是生态环境中重要的组成部分,在维持碳氧平衡、保护生物多样性、涵养水源等方面起着重要的作用。在生态学研究和城市景观设计中,树木的基本参数提取和三维可视化研究是非常重要的。近年来,随着虚拟现实技术和林业测绘技术的不断发展,特别是地面三维激光扫描技术出现后,树木参数提取以及三维可视化研究中存在的一系列问题得到了较好的解决。地面三维激光扫描技术作为一种新型的测绘技术,可以在不损伤树木的前提下,准确、快速、高效地获取树木的三维点云数据,为生物多样性研究、地上生物量测算、林业资源调查以及森林生态景观三维重建提供了便利的手段。针对传统林业资源调查方法中存在的工作效率低、劳动强度大、可视化困难等问题,本文以地面三维激光扫描仪为载体,采用了算法理论、程序编译与实例相结合的方法,实现了胸径、树冠体积两个基本参数的提取以及树木的可视化,主要研究内容及成果如下:(1)胸径是树木的基本参数之一,在生物量测算和林木生长状况评价方面具有重要作用。接触式人工测量方法自动化程度低、受外界环境因素影响大,现有算法提取树木胸径精度不高。针对上述问题,本文提出一种自动准确无损获取树木胸径的新方法。该方法以地面三维激光扫描技术获取的树木点云数据为基础,提取1.3m高度处的截面点云数据,运用蚁群算法对该截面数据进行排序处理,利用B样条曲线对排序后的点云数据进行拟合,结合周长计算公式,实现了树木胸径的自动准确提取。以Matlab为编程平台,对试验区内的9棵香樟树木进行测量计算,结果表明:该方法能高精度的提取任意高度处的树木直径。利用本文方法提取树木胸径的均方根误差为± 0.19cm,平均绝对误差为0.15cm,相对于基于点云的传统算法提取精度提高了 50%和60.7%。本文方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,可以为生物量的准确计算和生态学基础研究提供一种准确快速的解决方法。(2)树冠体积对生物量、三维绿量的测算具有重要意义。本文针对树冠拓扑结构复杂,现有方法提取精度差、自动化程度低的问题,提出一种利用激光点云自动获取树冠体积的新方法。以地面三维激光扫描技术获取的树冠点云为基础,运用扇形面积逼近和不规则体切片分割累加算法,实现树冠体积的自动计算。以试验区内的8棵香樟和雪松为例,利用编程软件Matlab作为开发平台进行测量计算,同时与模拟规则体形状方法和基于点云的手动测量法分别进行对比分析,结果表明:基于激光点云自动计算树冠体积的方法实现了单棵树木树冠的无损自动计算,不但节省了人力,而且在计算精度方面提高了 6.17%,可以为三维绿量、碳循环的测算以及树冠结构的研究提供参考。(3)针对树木结构复杂,可视化困难的问题,本文可视化研究分为点云和模型展示两部分。点云三维展示利用地面三维激光扫描技术获取树木点云,以Cyclone软件为点云预处理平台,经过点云配准、去除噪音等操作可以得到完整的树木点云,对获得的点云数据可以进行着色、三维旋转、立体量测等操作,是一种对现实树木最直观和精确的可视化方式之一;模型展示是将三维点云导入Geomagic studio软件中,将完整的树木枝干点云通过点云分割操作,分解成相互独立的不同枝干,对每一部分点云进行封装,构建出枝干三角网模型,然后完成整个树木的合并,将完整的树木模型导入3dsMAX中进行纹理映射和贴图处理,最终得到树木的真三维模型,从而实现树木的可视化。本文方法借助高精度的树木点云数据,实现树木模型的可视化表达,可以为生态学和林业科学研究提供详实的基础数据,为模型可视化研究提供一定的参考。地面三维激光扫描技术应用于树木参数提取和可视化研究,是对生态学和林业研究的一种创新和拓展。本文研究结果表明,利用地面三维激光扫描技术,设计相关算法,可以在不损伤树木和节约人力资源的前提下,准确、快速、高效的提取树木胸径、树冠体积等基本参数。研究成果在生态学基础研究和林业研究中具有重要的科学意义和推广前景。
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN249;S758

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 高恩阳;郑昊鸿;;点云数据滤波方法综述[J];科技资讯;2012年33期

2 龚书林;;三维激光点云处理软件的若干关键技术[J];测绘通报;2014年06期

3 赵强;彭国华;王锋;;点云精简的一种方法[J];西南民族大学学报(自然科学版);2006年05期

4 李德江;张延波;于曼竹;姜丽丽;曲雪光;;基于扫描模式的点云修复技术研究[J];测绘与空间地理信息;2011年06期

5 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[J];测绘通报;2012年S1期

6 詹庆明;张海涛;喻亮;;古建筑激光点云-模型多层次一体化数据模型[J];地理信息世界;2010年04期

7 曾敬文;朱照荣;丁锐;;基于立方体网格的数据点云约简和体积计算方法[J];测绘科学;2008年06期

8 杨欣;姚海燕;;平面点云边界参数识别[J];中国西部科技;2009年27期

9 孙瑞;张彩霞;;点云数据压缩算法综述[J];科技信息;2010年32期

10 张毅;闫利;;地面激光点云强度噪声的三维扩散滤波方法[J];测绘学报;2013年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 李文涛;韦群;杨海龙;;基于图像的点云生成和预处理[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年

2 蔡来良;李儒;;点云数据处理算法与实现初步研究[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

3 马国庆;陶萍萍;杨周旺;;点云空间曲线的微分信息计算及匹配方法[A];第四届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2009年

4 江倩殷;刘忠途;李熙莹;;一种有效的点云精简算法[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年

5 解辉;张爱武;孟宪刚;;机载激光点云快速绘制方法[A];第二十五届全国空间探测学术研讨会摘要集[C];2012年

6 李凯;张爱武;;基于激光点云的粮仓储粮数量测量方法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

7 朱晓强;余烨;刘晓平;袁晓辉;Bill P.Buckles;;基于航拍图像和LiDAR点云的城市道路提取[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

8 刘虎;;基于线性八叉树的点云简化与特征提取研究[A];促进科技经济结合，服务创新驱动发展——蚌埠市科协2012年度学术年会论文集[C];2012年

9 李滨;王佳;;基于点云的建筑测绘信息提取[A];第四届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2012年

10 杨雪春;;反求工程建模中点云切片技术研究[A];全国先进制造技术高层论坛暨第八届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2009年

中国重要报纸全文数据库 前2条

1 曹裕华 高化猛 江鸿宾;激光点云 亦真亦幻[N];解放军报;2013年

2 中国工程院院士 刘先林;四维远见的装备创新[N];中国测绘报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 彭检贵;融合点云与高分辨率影像的城区道路提取与表面重建研究[D];武汉大学;2012年

2 刘涌;基于连续序列自动快速拼接的全方位三维测量技术研究[D];西南交通大学;2013年

3 袁小翠;产品表面缺陷视觉检测数据处理关键技术研究[D];南昌大学;2015年

4 赖祖龙;基于LiDAR点云与影像的海岸线提取和地物分类研究[D];武汉大学;2013年

5 王瑞岩;计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D];西安电子科技大学;2015年

6 段敏燕;机载激光雷达点云电力线三维重建方法研究[D];武汉大学;2015年

7 李艳红;车载移动测量系统数据配准与分类识别关键技术研究[D];武汉大学;2014年

8 韩峰;基于点云信息的既有铁路状态检测与评估技术研究[D];西南交通大学;2015年

9 金龙存;3D点云复杂曲面重构关键算法研究[D];上海大学;2012年

10 李扬彦;基于点云的三维重建与形变事件分析[D];中国科学院深圳先进技术研究院;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 龚硕然;基于Delaunay三角剖分的点云三维网格重构[D];河北大学;2015年

2 杨红粉;频域技术应用于点云配准研究[D];北京建筑大学;2015年

3 段红娟;点云图像交互式曲线骨架提取技术及其应用[D];西南交通大学;2015年

4 张永恒;散乱点云数据配准方法研究[D];长安大学;2015年

5 吴爱;面向特征拟合的点云简化方法研究[D];中国地质大学(北京);2015年

6 薛广顺;基于立体视觉的牛体点云获取方法研究与实现[D];西北农林科技大学;2015年

7 胡诚;精度约束下地表LiDAR点云抽稀方法研究[D];西南交通大学;2015年

8 余明;三维离散点云数据处理技术研究[D];南京理工大学;2015年

9 陈星宇;基于三维彩色点云的地形分类方法研究[D];南京理工大学;2015年

10 朱东方;基于复杂拓扑结构点云的曲线拟合研究与应用[D];山东大学;2015年

，

本文编号：1288885