文章提出了一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的行道樹點(diǎn)云自動(dòng)化提取方法。首先,對(duì)原始點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,建立三維規(guī)則格網(wǎng);其次,計(jì)算非空體元的回波反射強(qiáng)度與曲率特征,對(duì)體元進(jìn)行空間鄰域分析,獲取完整樹干點(diǎn)云;然后,建立樹冠分層點(diǎn)云投影面積理論模型,聚類搜索疑似樹冠點(diǎn)云,在理論模型的約束下對(duì)樹冠點(diǎn)云進(jìn)行判別與提取,進(jìn)一步去除路燈噪點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在城市道路場(chǎng)景下,該方法不受鄰近地物的影響,能夠自動(dòng)化提取道路兩側(cè)完整的行道樹點(diǎn)云,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：遙感信息. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

行道樹自動(dòng)化提取流程圖

(4)在同層格網(wǎng)內(nèi)未被標(biāo)記任何屬性的非空體元集合中重新選擇種子體元SV，并重復(fù)步驟(2)、步驟(3)，直到不存在未被標(biāo)記屬性的非空體元為止。2）體元豎直鄰域一致性。行道樹包括樹干和樹冠2個(gè)部分，可利用體元的豎直鄰域一致性來(lái)確定第一分枝點(diǎn)所在位置。樹干點(diǎn)云在豎直方向上連續(xù)分布，因此，在相鄰的2層網(wǎng)格中一定存在具有相同行列號(hào)的非空體元，將多層格網(wǎng)疊加處理，使得樹干在各層格網(wǎng)中的豎直鄰域關(guān)系得以體現(xiàn)。

樹干呈豎直圓柱狀，即相鄰2層聚類體元內(nèi)點(diǎn)云的擬合圓圓心坐標(biāo)偏移量與半徑之差同時(shí)小于閾值，且點(diǎn)云集合的形狀系數(shù)為1（線狀），主方向近似平行于Z軸，據(jù)此提取行道樹樹干點(diǎn)云。3）分層點(diǎn)云投影面積計(jì)算。經(jīng)過(guò)上述體元鄰域分析之后，可濾除大部分路燈與交通標(biāo)志牌噪點(diǎn)，但是樹干與燈桿外形接近，且后者長(zhǎng)期暴露在戶外，難免會(huì)發(fā)生損壞老化，其表面反射率不達(dá)標(biāo)，無(wú)法通過(guò)體元平均回波反射強(qiáng)度和平均曲率特征進(jìn)行濾除，造成個(gè)別路燈燈桿被誤分類為樹干。根據(jù)樹冠與路燈的形態(tài)差異，設(shè)計(jì)了一種分層點(diǎn)云投影面積判別法來(lái)進(jìn)一步區(qū)分出行道樹與路燈，同時(shí)提取完整的樹冠點(diǎn)云，實(shí)現(xiàn)測(cè)區(qū)內(nèi)行道樹的單體化輸出。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種針對(duì)行道樹殘缺點(diǎn)云的三維綠量估計(jì)方法[J]. 劉如飛,馬新江,王鵬.  遙感信息. 2018(02)
[2]基于DBN的車載激光點(diǎn)云路側(cè)多目標(biāo)提取[J]. 羅海峰,方莉娜,陳崇成,黃志文.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(02)
[3]利用改進(jìn)的數(shù)學(xué)形態(tài)法進(jìn)行車載激光點(diǎn)云地面濾波[J]. 盧秀山,劉如飛,田茂義,劉冰.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(05)
[4]面向車載激光掃描點(diǎn)云快速分類的點(diǎn)云特征圖像生成方法[J]. 楊必勝,魏征,李清泉,毛慶洲.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2010(05)

碩士論文
[1]基于街景和LiDAR的行道樹綠視面積計(jì)算研究[D]. 張佳暉.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2017



本文編號(hào)：3437611