[发明专利]一种基于激光点云的输电线下林木统计方法

说明书

本发明公开了一种基于激光点云的输电线下林木统计方法，包括以下步骤：1：获取勘测区域的原始点云数据，采用布料模拟算法对原始点云数据进行数据滤波，区分出地面点云和非地面点云；2：分别利用地面点云构建地表DEM，以及利用分水岭算法从非地面点云中分出植被点云；3：计算植被点云与地表DEM竖直方向的空间距离，从所得的空间距离筛选出胸径点云；4：提取每棵树的胸径点云，之后采用最小二乘算法拟合圆，获取树木胸径和树木平面位置；5：以大于2倍半径的距离为新的检索半径在原始点云中进行Z方向检索，取其最大值，并据此获取树木高度。采用本发明的方法能够直接从原始的点云数据中提取树木胸径，位置和树高，提高统计效率和准确率。

技术领域

本发明属于一种架空输电线路勘察设计领域的技术领域，具体涉及一种基于激光点云的输电线下林木统计方法。

背景技术

对高压输电线路而言，通道林木会成为线路安全运行的重要隐患之一。所以在输电线路工程勘测设计中，要求对线下规定范围内的林木生长状况进行统计，目的就是在设计阶段弄清林木分布和生长情况，避免建设阶段和运维阶段带来预期外的工作量。国家对生态保护的力度加大，林木砍伐难度越来越大。目前在设计阶段的林木统计调查所采用的主要手段就是人工调查，在终勘定位阶段，沿着线路路径，调查林木的树种、树高、胸径、密度等。这种人工统计方法往往会因各种原因(很难到达实际位置、调查结果与实际结果不对应)导致统计不全面，与实际结果相差较大。

随着激光雷达技术的成熟与成本的下调，该技术广泛应用输电线路勘察设计，特别是在山区及植被茂密的地区。激光雷达技术应用于输电线路勘测设计，并没有在林木统计方面有过多的研究和应用，更多是提取树木的高度。然而在林学领域，已有相关研究，利用激光点云进行森林密度，生长状况分析等，已有一些研究成果。所以，对于输电线路勘察设计而言，利用激光点云进行林木统计是一种值得研究的方法。

目前基于激光点云进行林木胸径提取算法更多是将点云降维成图像，利用图像学中的找圆算法(Hough找圆，最小外围边界找圆等)在图像上进行圆心和半径拟合。但是点云降维成图像的时候，由于点云密度较稀疏，点与点之间距离很难在二维图像上形成连线。这种情况会因数据密度不足而找圆失败。因此，直接利用点云数据进行林木统计是值得深入研究的。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于激光点云的输电线下林木统计方法。

实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于激光点云的输电线下林木统计方法，包括以下步骤：

步骤1：获取勘测区域的原始点云数据，采用布料模拟算法对原始点云数据进行数据滤波，区分出地面点云和非地面点云；

步骤2：分别利用地面点云构建地表DEM，以及利用分水岭算法从非地面点云中分出植被点云；

步骤3：计算植被点云与地表DEM竖直方向的空间距离，从所得的空间距离筛选出胸径点云；

步骤4：提取每棵树的胸径点云，之后采用最小二乘算法拟合圆，获取树木胸径和树木平面位置；

步骤5：在拟合圆的基础上，以大于2倍半径的距离为新的检索半径在原始点云中进行Z方向检索，取其最大值，并据此获取树木高度。

作为本发明的进一步改进，所述步骤3中，计算植被点云与地表DEM竖直方向的空间距离的具体步骤包括：

步骤3-1：对于任一植被点云获取在xy平面上与其距离最小的地表DEM上的点云，具体计算如下：