本文關(guān)鍵詞： 樹木 三維重建 激光點云 主方向 分割 骨架點　出處：《農(nóng)業(yè)機械學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：激光點云數(shù)據(jù)以其詳盡、高精度的三維信息,在森林參數(shù)估算、精確重建植物形態(tài)結(jié)構(gòu)三維模型方面具有特殊優(yōu)勢。為進(jìn)一步提高三維模型精度,綜合集成多種算法,在改進(jìn)現(xiàn)有PC2Tree軟件基礎(chǔ)上,基于點云數(shù)據(jù)進(jìn)行樹木三維重建。首先根據(jù)樹木局部點云的主方向相似度和局部點云軸向分布密度分離枝干與樹葉;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架點,通過下采樣方法提取冠層部分的特征點;最后根據(jù)骨架點和特征點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重構(gòu)樹木三維模型。以樟樹為例,分析枝葉分割精度,自動分割與手動分割結(jié)果相近;以無葉的雞蛋花樹為例,分析重建模型精度,模型主枝長度相對誤差范圍集中在0~8.0%,半徑相對誤差范圍集中在0~10%;枝條重建過程避免了噪聲點的干擾,對噪聲點具有一定的不敏感性;重建三維模型與原始點云吻合度高,基本解決了冠層內(nèi)部枝干遮擋嚴(yán)重帶來的三維建模困難的問題;依據(jù)模型提取樹高、冠幅、胸徑、體積等參數(shù),增加了重建模型的應(yīng)用范圍。
[Abstract]:Laser point cloud data has a special advantage in estimating forest parameters and reconstructing 3D model of plant morphological structure with its detailed and high precision 3D information. In order to further improve the accuracy of 3D model. Integrated with various algorithms, on the basis of improving the existing PC2Tree software. Tree 3D reconstruction based on point cloud data. Firstly, branches and leaves are separated according to the similarity of the main direction of the local point cloud and the axial distribution density of the local point cloud. Secondly, level set and least square method are used to extract skeleton points of branch and stem, and characteristic points of canopy are extracted by downsampling method. Finally, the tree 3D model is reconstructed according to the topological structure of skeleton points and feature points. Taking camphor tree as an example, the segmentation accuracy of branches and leaves is analyzed. The result of automatic segmentation is similar to that of manual segmentation. The accuracy of the model was analyzed by taking the leafless egg-flower tree as an example. The relative error range of the main branch length of the model was concentrated at 0 ~ 8.0 and the relative error range of radius was 0 ~ 10. The branch reconstruction process avoids the interference of the noise points and is insensitive to the noise points. The reconstructed 3D model has a high consistency with the original point cloud, which basically solves the problem of 3D modeling which is caused by the serious occlusion of branches and branches in the canopy. The parameters of tree height, crown width, DBH and volume were extracted according to the model, and the application range of the reconstructed model was increased.
【作者單位】： 福州大學(xué)空間數(shù)據(jù)挖掘與信息共享教育部重點實驗室;福州大學(xué)地理空間信息技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心;
【分類號】：TN958.58;;TP391.9
【正文快照】： 引言虛擬植物已被認(rèn)為是一種潛在的有利于理解、表達(dá)和模擬植物形態(tài)結(jié)構(gòu)生長發(fā)育的有效工具[1]�；谥参镄螒B(tài)結(jié)構(gòu)的精確模擬使虛擬植物實現(xiàn)了面向多層次、多方面的應(yīng)用,如植物生長對資源的競爭、光輻射模擬研究[2]等。三維激光掃描技術(shù)在非破壞性的前提下能夠自動、快速、準(zhǔn)

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本文編號：1491871