基于移動(dòng)激光掃描技術(shù)的行道樹資源調(diào)查是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),樹干提取是行道樹定位與分割的核心步驟,已有方法由知識(shí)驅(qū)動(dòng),人工設(shè)計(jì)樹干檢測(cè)規(guī)則,難以跨越低層點(diǎn)云數(shù)據(jù)到高層地物目標(biāo)的語(yǔ)義鴻溝。針對(duì)上述問題,基于移動(dòng)2D Li DAR系統(tǒng)采集的城市街道點(diǎn)云數(shù)據(jù),將行道樹樹干提取分為樹干點(diǎn)云識(shí)別與樹干點(diǎn)云分割2個(gè)步驟。首先,構(gòu)建城市街道點(diǎn)云標(biāo)注數(shù)據(jù)集,提取深度、高程、維度、密度、強(qiáng)度等14個(gè)局部點(diǎn)云特征,采用Boosting監(jiān)督學(xué)習(xí)算法從標(biāo)注數(shù)據(jù)集中自動(dòng)學(xué)習(xí)樹干點(diǎn)云與非樹干點(diǎn)云的差異性,通過特征融合獲取高精度樹干點(diǎn)云檢測(cè)器;然后,基于樹干點(diǎn)云識(shí)別結(jié)果,采用幀投影方法分割標(biāo)識(shí)出每一根樹干。試驗(yàn)結(jié)果表明:基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的樹干點(diǎn)云檢測(cè)器有較好的分類性能,為樹干分割提取提供了精準(zhǔn)數(shù)據(jù),對(duì)于0.10～0.40 m的球域半徑,測(cè)試集查準(zhǔn)率均高于93%,查全率均高于94%。此外,以Bayes錯(cuò)誤率為評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量單個(gè)特征的鑒別力,得出鑒別力最強(qiáng)的3個(gè)特征為高程方差、強(qiáng)度范圍及強(qiáng)度方差。 

【文章來(lái)源】：林業(yè)工程學(xué)報(bào). 2020,5(05)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

行道樹樹干提取流程

本研究采用基于二維激光雷達(dá)的MLS系統(tǒng)，如圖2所示。隨著車輛的移動(dòng)，二維激光雷達(dá)不斷返回與車輛移動(dòng)方向垂直的扇形平面內(nèi)不同角度測(cè)量點(diǎn)的距離r及激光反射強(qiáng)度I。與基于三維激光雷達(dá)的MLS系統(tǒng)相比，二維激光雷達(dá)成本較低，數(shù)據(jù)冗余度小，在林木參數(shù)實(shí)時(shí)提取、植物三維重建、表型測(cè)量等領(lǐng)域[12-15]得到廣泛應(yīng)用。建立MLS坐標(biāo)系統(tǒng)，求取點(diǎn)云三維空間坐標(biāo)，如圖3所示。x軸為車輛移動(dòng)方向，y軸為深度方向，z軸垂直地面向上。MLS測(cè)量數(shù)據(jù)可以用測(cè)量點(diǎn)幀序號(hào)i和幀內(nèi)編號(hào)j進(jìn)行索引，第i幀第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)為:

式中:v為車速，假設(shè)車輛勻速行駛;Δt為二維激光雷達(dá)掃描周期;r(i,j)為第i幀第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的距離;θ(j)為每幀第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的掃描角度;x(i,j)、y(i,j)和z(i,j)分別為第i幀第j個(gè)測(cè)量點(diǎn)的x、y、z坐標(biāo)。后續(xù)處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)擁有5個(gè)屬性值，包括三維空間坐標(biāo)[x(i,j),y(i,j),z(i,j)]、測(cè)量點(diǎn)的距離r(i,j)及激光反射強(qiáng)度I(i,j)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]車載LiDAR點(diǎn)云中行道樹信息提取研究[D]. 楊莎莎.河南理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3502099