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基于点云数据的单木分割及胸径参数提取算法研究

发布时间:2022-04-28 19:37
  森林资源是最重要的自然资源之一,准确、高效地获取森林中单木的位置和参数信息是林业调查中最基本的工作任务,同时也是开展各项林业生态研究的重要前提。作为一门主动遥感技术,激光雷达技术近些年发展非常迅速,它可以高精度、高效率、大范围地获取点云数据,并能够有效地表达森林结构信息,在林业调查中发挥着越来越重要的作用,基于点云数据的单木分割和胸径参数提取已成为研究热点。目前,基于点云数据的单木分割算法研究大都是以特定类型的森林为基础,且单木分割算法精度评定尚未形成统一的标准,导致不易评定算法的优劣。而单木胸径提取算法的研究,大部分集中在算法精度是否满足要求,对精度对比的探究甚少,用户面对不同形状的树干点云数据无从选择有效的胸径提取算法。本文围绕上述实际问题,利用地基激光雷达采集了针叶林、阔叶林、针叶阔叶林、原始森林的点云数据,并通过相关的处理流程和算法进行了充分细致的实验。首先使用分水岭分割法、Hough变换圆检测分割法、区域增长分割法分别处理了针叶林、阔叶林、针叶阔叶林以及原始森林的点云数据,在进行了分割处理后,通过分析不同算法处理不同林地类型的点云数据发现:三种算法具有明显的分割精度差异,但也... 

【文章页数】:67 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于点云数据的单木分割及胸径参数提取算法研究


车载激光雷达

激光雷达


第1章绪论2术领域的一场革命[9]。目前采集点云数据的主流设备可分为:机载(车载,星载)扫描系统、地面激光扫描系统也称为地基扫描系统。机载扫描系统是一种集成了GPS、激光扫描仪、相机等仪器的扫描设备,能够在短时间内完成大范围,大区域的数据采集。它具有效率高、发射光束穿透能力强、受天气以及地面植被影响较孝采集的数据量大、获取的信息丰富等优势[10]。移动扫描系统中最典型的是车载激光扫描系统(如图1-2)和机载扫描系统(如图1-3)。移动扫描系统采集数据面对不同地域,它的设置方案会有较大的不同。在国外,移动式扫描系统中,机载扫描激光雷达早期应用于林业方面,其中主要集中在建立林地特征结构领域等方面。之后逐步在国内外兴起,当前林业应用和研究热点为林木识别、分类、蓄积量的调查等[11-13]。图1-2车载激光雷达图1-3机载激光雷达Figure.1-2VehicleLidarFigure.1-3AirborneLidar地基扫描系统通常有一个激光扫描仪、一个内置或外置高分辨率的彩色相机、配套的软件、电源等,如图1-4。相比其他扫描系统,该系统采集的物体表面的空间信息是以特定的坐标系统为基准。在林业应用领域,地基扫描系统与机载扫描系统相比其优势在于可以获取林地内部的详细信息,为林业精准研究提供可靠的依据[14]。地基扫描系统最早应用于森林地形特征结构提取,后来地基扫描系统采集的点云数据才开始逐渐应用于单木模型建立、材积量测、参数提取等方面[15]。图1-4地基扫描系统Figure.1-4Ground-basedscanningsystem

地基,林业


第1章绪论2术领域的一场革命[9]。目前采集点云数据的主流设备可分为:机载(车载,星载)扫描系统、地面激光扫描系统也称为地基扫描系统。机载扫描系统是一种集成了GPS、激光扫描仪、相机等仪器的扫描设备,能够在短时间内完成大范围,大区域的数据采集。它具有效率高、发射光束穿透能力强、受天气以及地面植被影响较孝采集的数据量大、获取的信息丰富等优势[10]。移动扫描系统中最典型的是车载激光扫描系统(如图1-2)和机载扫描系统(如图1-3)。移动扫描系统采集数据面对不同地域,它的设置方案会有较大的不同。在国外,移动式扫描系统中,机载扫描激光雷达早期应用于林业方面,其中主要集中在建立林地特征结构领域等方面。之后逐步在国内外兴起,当前林业应用和研究热点为林木识别、分类、蓄积量的调查等[11-13]。图1-2车载激光雷达图1-3机载激光雷达Figure.1-2VehicleLidarFigure.1-3AirborneLidar地基扫描系统通常有一个激光扫描仪、一个内置或外置高分辨率的彩色相机、配套的软件、电源等,如图1-4。相比其他扫描系统,该系统采集的物体表面的空间信息是以特定的坐标系统为基准。在林业应用领域,地基扫描系统与机载扫描系统相比其优势在于可以获取林地内部的详细信息,为林业精准研究提供可靠的依据[14]。地基扫描系统最早应用于森林地形特征结构提取,后来地基扫描系统采集的点云数据才开始逐渐应用于单木模型建立、材积量测、参数提取等方面[15]。图1-4地基扫描系统Figure.1-4Ground-basedscanningsystem

【参考文献】:
期刊论文
[1]机载LiDAR点云数据质量检查内容及方法研究[J]. 骆生亮.  经纬天地. 2019(04)
[2]应用地面三维激光扫描对白桦单木结构参数的提取[J]. 郑淯文,吴金卓,林文树,李祥.  东北林业大学学报. 2018(08)
[3]机载激光雷达单木识别研究进展[J]. 刘会玲,张晓丽,张莹,朱云峰,刘辉,王龙阳.  激光与光电子学进展. 2018(08)
[4]基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法[J]. 王衍,许小贝,洪海凌.  海洋学研究. 2018(02)
[5]基于体元逐层聚类的TLS点云数据单木分割算法[J]. 邢万里,邢艳秋,黄杨,曲林,尤号田.  中南林业科技大学学报. 2017(12)
[6]三维激光扫描点云数据处理研究进展、挑战与趋势[J]. 杨必胜,梁福逊,黄荣刚.  测绘学报. 2017(10)
[7]点云信息提取研究进展和展望[J]. 张继贤,林祥国,梁欣廉.  测绘学报. 2017(10)
[8]面向点云的三维物体识别方法综述[J]. 郝雯,王映辉,宁小娟,梁玮,石争浩.  计算机科学. 2017(09)
[9]基于LiDAR点云的单棵树木提取方法研究[J]. 林怡,季昊巍,叶勤.  计算机测量与控制. 2017(06)
[10]基于车载LiDAR的行道树胸径和株距测量[J]. 张卫正,刘晓燕,王国飞,张焕龙,张伟伟,陈启强,董寿银.  轻工学报. 2017(03)

硕士论文
[1]基于机载LiDAR的森林单木识别研究[D]. 王濮.东北林业大学 2018
[2]基于小光斑机载LiDAR数据的单木三维分割[D]. 刘群.北京林业大学 2016
[3]三维点云预处理技术研究[D]. 梁士超.西南科技大学 2015
[4]落叶松人工林单木生长模型的研究[D]. 刘微.东北林业大学 2010



本文编号:3649398

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