本文選題：胸徑 + 三維激光掃描�。� 參考：《安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：胸徑是評(píng)價(jià)林木生長(zhǎng)狀況的重要參數(shù)之一。針對(duì)接觸式人工測(cè)量自動(dòng)化程度低和基于點(diǎn)云的現(xiàn)有算法提取樹(shù)木胸徑精度不高的問(wèn)題,提出一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動(dòng)準(zhǔn)確獲取樹(shù)木胸徑的新方法。該方法以樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用蟻群算法和B樣條曲線擬合技術(shù),實(shí)現(xiàn)樹(shù)木胸徑的自動(dòng)準(zhǔn)確提取。對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)樹(shù)木測(cè)量計(jì)算,結(jié)果表明,利用該方法提取樹(shù)木胸徑的均方根誤差為±0.19 cm,平均絕對(duì)誤差為0.15 cm,相對(duì)于基于點(diǎn)云的傳統(tǒng)算法提取精度分別提高了50%和60.7%。該方法基于高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了樹(shù)木胸徑的無(wú)損自動(dòng)提取,在精準(zhǔn)林業(yè)領(lǐng)域具有推廣價(jià)值。
[Abstract]:DBH is one of the important parameters to evaluate the growth of trees. Aiming at the problems of low automation of contact manual measurement and low precision of tree DBH extraction based on point cloud, a new method based on point cloud data is proposed to obtain tree DBH automatically and accurately. This method is based on tree point cloud data and uses ant colony algorithm and B-spline curve fitting technology to realize automatic and accurate tree DBH extraction. The results of tree measurement in experimental area show that the root mean square error and absolute error of the method are 鹵0.19 cm and 0.15 cm respectively, which are 50% and 60.7% higher than those of the traditional algorithm based on point cloud, respectively. Based on the high accuracy point cloud data, the method realizes the automatic and lossless extraction of tree DBH, which is worth popularizing in the field of precision forestry.
【作者單位】： 安徽大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;中國(guó)能源建設(shè)集團(tuán)安徽省電力設(shè)計(jì)院有限公司;濱州市技師學(xué)院;
【基金】：國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(LEDM2014B02) 安徽省智慧城市與地理國(guó)情監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(2016-K-01Y) 安徽大學(xué)研究生學(xué)術(shù)創(chuàng)新研究扶持與強(qiáng)化項(xiàng)目(yqh100252)共同資助
【分類(lèi)號(hào)】：S758;TN249;TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉海艷;;激光內(nèi)雕三維模型表面點(diǎn)云生成方法研究[J];科技信息;2012年15期

2 蔡潤(rùn)彬;潘國(guó)榮;;三維激光掃描多視點(diǎn)云拼接新方法[J];同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年07期

3 孫世為,王耕耘,李志剛;逆向工程中多視點(diǎn)云的拼合方法[J];計(jì)算機(jī)輔助工程;2002年01期

4 李忠富;;三維激光點(diǎn)云與彩色影像融合方法及其工程應(yīng)用[J];山西建筑;2013年23期

5 楊峰;;基于影像點(diǎn)云的可量測(cè)全景服務(wù)模式[J];測(cè)繪通報(bào);2013年08期

6 張玉香;張興軍;;采用激光掃描點(diǎn)云擬合自由曲面的重構(gòu)特性研究[J];激光與紅外;2011年03期

7 劉海波;高飛;崔麗麗;高曼莉;;羅德里格矩陣在點(diǎn)云配準(zhǔn)中的應(yīng)用[J];信息通信;2013年08期

8 施貴剛;王峰;程效軍;李巧麗;;地面三維激光掃描多視點(diǎn)云配準(zhǔn)設(shè)站最佳次數(shù)的研究[J];大連海事大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

9 嚴(yán)劍鋒;鄧喀中;;基于特征點(diǎn)提取和匹配的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法[J];測(cè)繪通報(bào);2013年09期

10 潘偉,趙毅,阮雪榆;反向工程中測(cè)量點(diǎn)云配準(zhǔn)的新方法[J];模具技術(shù);2003年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 吳永華;胡以華;顧有林;王恩宏;;激光點(diǎn)云分類(lèi)算法的探討與展望[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2010年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 曹裕華 高化猛 江鴻賓;激光點(diǎn)云 亦真亦幻[N];解放軍報(bào);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張永恒;散亂點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

2 金偉;基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)的古建筑測(cè)繪研究[D];貴州師范大學(xué);2015年

3 劉強(qiáng);雙振鏡系統(tǒng)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理[D];電子科技大學(xué);2014年

4 李丁;三維激光掃描點(diǎn)云精簡(jiǎn)研究[D];東華理工大學(xué);2015年

5 謝穎;基于三維激光掃描的糧倉(cāng)儲(chǔ)量測(cè)量中點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究[D];華東師范大學(xué);2016年

6 李星河;基于激光掃描與視覺(jué)融合的地形估計(jì)與屬性認(rèn)知研究[D];北京理工大學(xué);2016年

7 渠文涵;基于三維激光掃描的工件表面損傷識(shí)別研究[D];燕山大學(xué);2016年

8 劉洋;基于路面點(diǎn)云的不規(guī)則三角網(wǎng)格建模算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

9 文瑞潔;三維激光點(diǎn)云的處理及重建技術(shù)研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2016年

10 趙成偉;地面激光點(diǎn)云分割技術(shù)的研究[D];集美大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：2070010