[发明专利]一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法

摘要

本发明属于机载激光雷达点云数据处理技术领域，具体涉及一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法。本发明通过利用机载激光雷达获取森林植被冠层三维激光点云数据，并根据树冠形状变化趋势，分析树冠的点云分布特征，根据点与点之间的关系，经历去噪与滤波、点云归一化、提取树冠轮廓点、趋势判别法和删除错误的分割树的处理，建立基于原始激光点云从森林中分割出单树的单木分割方法。本发明摆脱了单木分割对先验数据的依赖，克服因点云数量大所导致的运算复荷大的问题，且相比基于CHM的单木分割方法，避免了点云差值生成CHM所带来的误差以及分割处理时仅仅只是利用了每个栅格中高程的最大值造成的漏分割，分割效果很好。

主权项

1.一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法，具体步骤如下：步骤1、去噪与滤波：首先将原始机载激光雷达点云数据进行去噪处理，然后针对去噪后的点云数据进行滤波，将地面点与非地面点分离；步骤2、点云数据归一化：对去噪和滤波之后的点云数据进行归一化处理，即将去噪后的点云数据高程值z减去利用滤波所得的地面点生成的数字高程模型DEM的高度，归一化后，每个点的z值是点与地面的真实垂直距离，当点在树顶时，它的z值即为树高；步骤3、提取树冠轮廓点：对归一化后的植被冠层点云数据在X‑Y平面以边长为a分块，a的大小由以下公式来得到：式中，ρ_max为最大点密度，S_effective为样方有效面积即有植被冠层点云的面积，N_total为样方植被冠层的总点数；提取每块中Z方向上的最高点，作为树冠轮廓点，去除其他点，即树木内部点；步骤4、趋势判别法：(1)在未编码的树冠轮廓点中寻找坐标Z值最大的点z_max，将该点的编码设置为K；其中K≥1，不同的树的编码用不同的数字K，同一棵树的所有点用同一个数字K；未编码即编码为0；(2)寻找离z_max最近的3～5颗点，依次判断这些点与z_max之间是否满足趋势判别原理，在满足趋势判别原理的点中找到中位点作为新的z_max点，然后再重复(2)直到遍历完所有的树冠轮廓点；(3)根据(2)的遍历，将所有满足趋势判别原理条件的树冠轮廓点的编码设置为K，其余不满足条件的树冠轮廓点的编码保持不变；(4)将已经编码过的点从树冠轮廓点中去除，并将树编码号变为K+1；(5)当所有的树冠轮廓点的编码都不为0时，执行下一步，否则循环执行(1)至(4)；步骤5、删除错误编码树：如果属于同一编码号的树的点云数量不足X颗点，其中则将此树的点的编码修改为未编码状态，即编码号修改为零；当确定了所有的具有相同编码号的树，则结束分割算法。