發(fā)布時間：2021-10-15 06:46

　　文章提出了一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的行道樹點云自動化提取方法。首先,對原始點云進行預(yù)處理,建立三維規(guī)則格網(wǎng);其次,計算非空體元的回波反射強度與曲率特征,對體元進行空間鄰域分析,獲取完整樹干點云;然后,建立樹冠分層點云投影面積理論模型,聚類搜索疑似樹冠點云,在理論模型的約束下對樹冠點云進行判別與提取,進一步去除路燈噪點。實驗結(jié)果表明,在城市道路場景下,該方法不受鄰近地物的影響,能夠自動化提取道路兩側(cè)完整的行道樹點云,具有較強的應(yīng)用價值。 

【文章來源】：遙感信息. 2020,35(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

行道樹自動化提取流程圖

(4)在同層格網(wǎng)內(nèi)未被標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個部分，可利用體元的豎直鄰域一致性來確定第一分枝點所在位置。樹干點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)點云的擬合圓圓心坐標偏移量與半徑之差同時小于閾值，且點云集合的形狀系數(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云。3）分層點云投影面積計算。經(jīng)過上述體元鄰域分析之后，可濾除大部分路燈與交通標志牌噪點，但是樹干與燈桿外形接近，且后者長期暴露在戶外，難免會發(fā)生損壞老化，其表面反射率不達標，無法通過體元平均回波反射強度和平均曲率特征進行濾除，造成個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)計了一種分層點云投影面積判別法來進一步區(qū)分出行道樹與路燈，同時提取完整的樹冠點云，實現(xiàn)測區(qū)內(nèi)行道樹的單體化輸出。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]利用改進的數(shù)學(xué)形態(tài)法進行車載激光點云地面濾波[J]. 盧秀山,劉如飛,田茂義,劉冰.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2014(05)
[4]面向車載激光掃描點云快速分類的點云特征圖像生成方法[J]. 楊必勝,魏征,李清泉,毛慶洲.  測繪學(xué)報. 2010(05)

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



本文編號：3437611