[发明专利]一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法

说明书

本发明公开了一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法，包括：对树木点云数据进行处理实现枝叶分离；通过具有自适应半径的球体邻域模型和四个辅助准则提取叶子的中心区域点；聚类叶子的中心区域点从而获得每个叶子表面的中心点；通过三维分水岭算法获取每个叶子表面的非中心区域点从而实现单片叶子点云的分割；采用Delaunay三角剖分面向单片叶子点云推导出每片叶子的面积；计算叶子表面的法向矢量与天顶角之间的夹角得到对应叶子的叶片倾角；计算水平面的北方向与叶子主轴线在水平面上的投影之间的顺时针角度得到对应叶子的叶片方位角。本发明可以准确得到树冠每个单片叶子的叶片属性，减少人工劳动工作量，效率高。

技术领域

本发明属于活立木叶属性分析技术领域，具体涉及一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法。

背景技术

现有的叶片属性包括叶面积计算，叶倾角和方位角，叶面积计算，叶倾角和方位角的估测方法之前主要采用人工现场采集数据的方法。此方法工作量大，耗费时间长，并且不能精确的得到树冠每个单片叶子的叶片属性。尽管基于地面激光扫描数据对树叶属性估计进行了许多研究，但是相关技术还是不成熟，因此仍需设计一种基于计算机图形的算法，以准确地从大量的点云中提取单个叶子的叶片属性，进而来替代人工现场采集数据方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法，本基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法可以准确得到树冠每个单片叶子的叶片属性，减少人工劳动工作量，效率高。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法，包括以下步骤：

(1)获取树木点云数据，对树木点云数据进行处理，实现枝叶分离；

(2)通过具有自适应半径的球体邻域模型和四个辅助准则提取叶子的中心区域点；

(3)通过基于密度的空间聚类算法聚类叶子的中心区域点，获得每个叶子表面的中心点；

(4)通过每个叶子表面的中心点和三维分水岭算法获取每个叶子表面的非中心区域点，从而实现单片叶子点云的分割；

(5)采用Delaunay三角剖分面向单片叶子点云推导出每片叶子的面积；

(6)对单片叶子点云，通过用最小二乘法拟合叶片平面从而获得叶子表面的法向矢量，计算叶子表面的法向矢量与天顶角之间的夹角，该夹角为对应叶子的叶片倾角；通过该步骤的方法计算出每个叶子对应的叶片倾角；

(7)计算水平面的北方向与叶子主轴线在水平面上的投影之间的顺时针角度，该顺时针角度即为对应叶子的叶片方位角，其中叶子主轴线为对应叶子的单片叶子点云中最远两点之间的线；通过该步骤的方法计算出每个叶子对应的叶片方位角。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述的步骤2具体为：