[发明专利]激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法

权利要求书

1.一种激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一，利用机载LiDAR系统对观测对象进行离散化点云扫描，按照典型树冠类型进行树冠分类建模，将扫描获取的点云抽象外廓空间结构类型划归为锥形、半球形、半椭球形，并建立对应结构的内外表面模型；步骤二，采用0.5米-3米采样间隔对散乱点云进行影像栅格化处理，使其能够转换成可供后期对象识别、空间分析处理的二维影像；步骤三，针对不同的树冠横向面直径大小，选择动态可调的滤波计算窗口面向树冠覆盖范围半径小于3m的树冠平面进行筛选和划分；步骤四，在树冠面被筛选划分出来后，按照树干中心线和树冠剖面窗口斜率计算得到单一树冠的半径；步骤五，按照树干中心线和窗口计算得到的半径进行二维平面树冠圆形边缘勾画；步骤六，在不同类型树冠轮廓完成勾画后，统计结果中不同树冠计算窗口上的树冠分类数量，为统计、分析及后期建模做准备。

2.根据权利要求1所述的激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，所述步骤四中，具体为在能量收敛计算迭代过程中寻找局部极值点进行比较，对树冠中心覆盖小于3米半径的极大值点标记为树冠点，然后以树冠点为中心对周边树冠表面点进行斜率计算，各不同的斜率可以通过垂直剖面计算其夹角，按照树冠表面点到树干中线水平距离的三角关系计算得到按照不同树冠模型在其最大覆盖投影面上的半径。

3.根据权利要求1或2所述的激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，所述步骤五中，具体为采用检测掩膜计算3mx3m范围内的数据点，寻找树冠局部潜在极值区域，减小计算消耗，在每一掩膜内，按照固定斜率的方式确定搜索窗口，采用改进的基于能量收敛函数的自迭代均值漂移算法进行数据点聚类，获得树冠点；如果计算出聚类中心点与每一掩膜内的极值点一致，则标记为此处的树冠极值点，否则将该聚类点作为新的掩膜点带入下一次的聚类计算，直至迭代出的聚类中心点与掩膜极值点相同。

4.根据权利要求3所述的激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，每一扫描点间的能量势能函数定义为单独各点的势能之和，各单独点的势能P(x_i)为x_j到x_i各向同性的核函数G(x_i)与带宽参数hx_i构成，即由x_i到x_j的势能为P(i,j)＝S(hx_i)(1-g(x_i-x_j)/hx_i)，其中S(hx_i)为势能约束系数，用来控制整个函数能够单调递增，g(x_i)为核函数G(x_i)的梯度，将x_i到x_j与x_j到x_i的相互势能求和，即是该点势能函数值P(x_i)＝Σ(P(i,j)+P(j,i))。

5.根据权利要求1或2所述的激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，所述步骤一中，对应的三种树冠外廓空间形态的数学模型分别为：

圆锥体：fout＝R/tan(B)

半球体：fout＝[R²-(x²+y²)]^1/2

半椭球体：fout＝e*[R²-(x²+y²)]^1/2

其中，fout为扫描模型外轮廓面，B为树冠外廓面与垂直平面投影夹角，R为外廓面在投影平面上的空间投影圆形的半径，x为扫描点在投影平面上的横轴坐标，y为扫描点在投影平面上的纵轴坐标，e为椭球体的长短轴比值。

6.根据权利要求5所述的激光扫描环境点云数据中树冠模型提取方法，其特征在于，依据平面三角关系，完整树冠投影半径R＝r/[sin(180-2*A)]，r为当前预设计算窗口半径；A为树冠外廓面上任意扫描点到树干中心线的夹角。