基于三维激光点云数据建立三维树木模型方法的研究

提出一种基于三维地面激光测距仪（Terrestrial LiDAR,TLiDAR）所获取点云数据重建三维树木模型的方法。利用TLiDAR点云数据构建三维树木模型的优势在于可以精确重构树木模型,精确量取树木任意部位尺寸,且免于或受到较小的外界干扰。利用这种模型可以对树木枝叶冠幅的状况以及树干的横截面积等进行评估,在三维绿量和生物量计算上具有显著优势。     

基于点云数据的火龙果三维交互系统的设计与开发

为虚拟植物形态结构模型的构建及建立植物形态结构与生长机理的关系提供关键技术和基础框架。基于点云数据和3DS MAX 2012器官精确三维形态建模方法,构建不同生育期火龙果地上部三维形态模型,最终实现火龙果三维交互系统的设计与开发。该系统对于构建其他作物器官的三维模型具有指导意义。     

点云数据三维树木模型建立及三维绿量的估算

利用三维激光扫描仪所采集的点云数据模拟三维树木模型及利用模型进行三维绿量的估算。探讨了如何采集点云数据以及模型在三维绿量估算中的应用,主要包括点云数据的去噪处理、点云数据的匹配、树木三维模型的建立。结果表明,利用该方法建立树木的三维模型及进行三维绿量的估算取得了较理想的结果,能够满足三维绿量的计算精度。     

树木枝干点云数据的等值线提取

通过三维激光扫描技术得到的树木枝干点云数据,不仅数据量大,而且特征复杂,不适合采用传统的方法提取等值线。对此,首先把点云数据中树木的枝和干分为不同的部分,然后建立点云的分层模型,并分析点云在树高方向上的数据量分布。在高精度采样下,将分层点云作为等值线的采样数据,对每层数据中不同部分的树木枝干点云分别采用凸包算法进行连接,建立树木枝干的等值线模型。结果表明:在没有先验等值线知识和建立点云对象模型的条件下,利用迭代的凸包算法可以有效地对树木枝干离散点云数据进行连接,得到的等值线符合一般等值线的特点。最后通过实例验证了方法的适用性。图8表1参11     

基于激光扫描点云数据的植物叶片三维可视化

利用三维激光扫描系统得到单个黄瓜叶片的点云数据,借助imageware软件对点云数据进行缩减和坐标转换处理,并在OpenGL中通过三角网格化处理得到能反映叶片真实几何形态的三维模型,同时运用着色技术实现了单个叶片的三维可视化,达到了较逼真的可视化效果,为建立黄瓜植株三维模型的可视化提供了基础。     

树干与地面点云分类K-means方法的改进

随着激光雷达的发展,树木点云数据的获取更加简便、准确。为了实现树木点云的树干与地面分类,对K-means方法进行改进,通过计算高度和强度直方图确定k值和初始聚类中心点,用高度距离做聚类分析,实现单株树木原始三维点云数据聚类。结果表明:采用MATLAB对香椿树的31 394个点云数据和油松树的14 260个点云数据,分别进行了直方图处理和不同距离的目标函数做聚类分析的试验,得到树木点云数据的分类结果,并与DBSCAN算法和传统K-means算法结果对比分析,说明改进K-means方法,能够使得树干与地面更好的分离,提高了效率;采用改进的K-means方法对12颗树木点云进行应用分析,验证了方法的普适性,最终分类结果达到了树干与地面分离的标准。     

基于三维激光点云的靶标探测系统研究与试验

【目的】使用R-Fans-32三维激光雷达(LiDAR)研究植株三维激光点云与植株叶面积之间的关系,为变量喷雾系统提供数据支撑。【方法】假设植株激光点云数量与叶面积之间存在线性关系。搭建基于三维激光点云的靶标探测的试验系统,先测量靶标植株的高度来探究该探测系统的精度,激光雷达以10Hz的扫描频率和1m的探测距离实现对10株番茄的三维点云数据的获取,激光雷达上位机软件Ctrlview实现对三维激光点云数据的储存。利用Cloud Compare软件对储存的点云数据进行处理,利用LiDAR360软件对植株进行高度测量和点云数量的获取。对采集的植株点云进行数量统计,利用CL-202植物叶面积测量仪对采摘的靶标植株叶片测量叶面积,验证植株点云与叶面积之间的关系。【结果】激光雷达探测所得到的番茄植株的高度与手工测量值的最大相对误差为7.92%。利用线性函数拟合植株点云数量与叶面积,拟合度为0.7805,最大相对误差为5.64%。【结论】设计了一种用于探究基于激光点云的变量喷雾系统可行性的试验系统,依据三维激光点云计算植株的叶面积精度良好,R-Fans-32三维激光雷达可作为变量喷雾系统的探测部件。     

基于TLS数据的单木胸径和树高提取研究

利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的“飞点”和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点云数据中提取单木位置、胸径和树高。用小兴安岭凉水自然保护区的白桦天然次生林对算法进行了检验,5块多站扫描样地单木识别的平均精度为72.16%,将所提取的单木位置、胸径和树高与外业实际测量数据对比,结果一致性较高。5块多站扫描样地的胸径和树高均方根误差分别为2.38、2.55、3.58、2.21、1.92 cm和4.31、3.87、2.34、5.00、3.47 m。      

基于曲率的植物三维点云精简算法的优化

针对植物三维点云精简时特征信息提取不准确的情况,提出局部曲率误差和法向量夹角相结合的区域复杂度判断方法,对曲率精简算法进行改进。将每个数据点K邻域内曲率标准差和法向量夹角与阈值进行比较,确定局部区域的复杂情况,采用不同精简率判定邻域点是否保留,统计其保留概率,最后通过整体精简率和保留概率确定数据点的取舍。通过与传统精简算法进行对比分析,在相近精简率下,提出的局部曲率误差–法向量夹角法精简后的植物叶片、叶脉特征更明显,封装建模后的偏差减小了25%以上。     

基于三维激光扫描仪数据提取三维绿量的研究现状及前景展望

在介绍三维绿量的内涵和主要算法的基础上,概述了三维激光技术,剖析了三维激光在三维绿量提取中的步骤,以期能为相关研究提供参考。     

北京栓皮栎林胸径-树高相关生长关系的分析

基于幂函数H=aDb对北京市平谷区四座楼自然保护区的16个栓皮栎人工林样地的胸径（D）和树高（H）相关生长关系进行了分析,以检验分形网络模型等4个理论模型对胸径--树高关系幂指数（b）的预测值是否合理。结果表明：在16个样地中,有12个样地的数据支持弹性相似模型、分形网络模型的理论预测值2/3,仅有2个样地的数据支持几...     

北京市13 个常见树种胸径估测研究

随着高分辨率遥感数据、LiDAR 技术在森林资源调查中应用的日益普遍,以及自动快速提取树木冠幅、树高 方法的日益成熟,需要建立新的树木模型来估测其他林分因子,以适应林业调查手段更新和发展的需求。在参考 国内外大量文献的基础上,选择常用的胸径鄄冠幅模型和树高鄄胸径曲线模型,根据北京市178 块森林样地调查数 据,建立了北京市13 个常见树种的胸径鄄冠幅模型,胸径鄄树高模型,胸径鄄冠幅、树高综合模型。结果表明:并不是 所有树种的冠幅、树高都与胸径有高相关性;13 个树种中,只有臭椿、雪松、栾树和加杨的胸径鄄冠幅模型的R2 大于 0郾7,胸径鄄树高模型R2 大于0郾5,胸径鄄冠幅、树高综合模型达到0郾8 以上;油松、杨树、槲栎、圆柏4 个树种的胸径鄄 冠幅模型的R2 小于0郾3;核桃、油松、火炬树、柳树、国槐5 个树种的胸径鄄树高模型R2 低于0郾3。并提出在下一步工 作中,把林龄,林分密度,立地条件如坡度、坡向、海拔、地位级等林分因子与树木冠幅、树高联合建立估测模型来提 高胸径估测的精度。该方法可用于现代遥感技术快速获取树木冠幅、树高之后,根据已有的数据库资料,用树种的 冠幅、树高估测胸径,再推算其他林分因子,实现森林资源的快速调查与更新。      

北京地区侧柏、油松带皮胸径与去皮胸径的关系

采用线性模型对北京地区57株侧柏Platycladus orientalis解析木和60株油松Pinus tabulaeformis解析木的带皮胸径（DOB）与去皮胸径（DIB）的关系进行了拟合,得到侧柏和油松的带皮胸径与去皮胸径的数学模型分别为DIB侧柏=0.918DOB侧柏,DIB油松=0.916DOB油松,从而间接得到侧柏和油松的树皮厚度方程分别为B侧柏=0.082DOB侧柏,B油松=0.084DOB油松,树皮调整因子分别为K侧柏=1.089,K油松=1.092。这些模型的建立和因子的取得可优化北京地区侧柏、油松树木直径生长模型。     

基于三维点云的苹果树冠层光照分布模型研究

为给果园精细管理中果树修枝整形、果实品质评价以及果实产量估算等提供科学的理论依据和技术指导,以果园自然开心形苹果树为研究对象,基于果树三维点云结构,进行果树冠层空间光照分布建模研究。用三维点云重构技术和点云分割技术获取果树不同高度的点云分层,分别使用像素占比和Graham扫描算法计算各高度点云分层垂直投影的有效投影面积和占地面积及有效叶面积指数。以果树冠层不同高度层的有效叶面积指数为自变量,对不同高度层平均相对光照强度进行线性回归,获得果树冠层光照分布模型,并对模型进行验证。结果表明:所建果树冠层光照分布模型的校正决定系数R2c为0.924,校正均方根误差RMSEC为0.05,验证决定系数R2v为0.955,验证均方根误差RMSEP为0.04,相对分析误差RPD为4.91。该模型具有较高的预测精度和较强的预测能力。     

广西江南油杉人工林冠幅与胸径 相关性研究及应用

以广西南宁、玉林不同地点人工林江南油杉样地数据为基础,通过回归模型进行分析,回归方程分别为C=0.264D0.877、C=0.414D0.794,该回归方程能较好的描述其冠幅和胸径的相关关系,相关系数均在0.9 以上,并在此基础上编制广西南宁、玉林江南油杉林分适宜经营密度表,为其人工林遗传育种、定量间伐提供数据参考。     

基于三维激光扫描成像系统的树冠生物量研究

林业中对树冠进行准确量测一直都难以实现,对树冠体积、表面积的估测也多是将树冠近似为规则几何体,所得到的数据偏差较大,使与树冠相关的一些研究受到限制.该文将三维激光扫描成像系统运用于立木测量,建立立木三维模型,通过对模型进行量测获取包括树冠体积、表面积等各种测树因子.以此为基础,运用非线性回归方法建立树冠体积、表面积回归方程,相关系数都在0.95左右.利用树冠体积、表面积回归模型,可以用传统林业调查数据推算树冠的体积表面积,可以使与树冠相关的估测、研究得到较好的结果.同时该文将树冠因子引入生物量模型,建立包含树冠体积、表面积的生物量模型,获得了较传统CAR模型更好的效果,可作为生物量估测的基本模型.     

基于激光雷达和Kinect相机点云融合的单木三维重建

为了更好地建立单木三维彩色模型,获得准确表型参数,提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云,生成点云地图;由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云;然后以激光雷达点云位置为基准,通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准,使点云之间具有良好的初始位置关系,再使用最近点迭代（iterative closest point, ICP）算法对点云进行精配准;最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理,实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比,融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明,Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补,提升点云配准精度,同时,既能降低光照气候条件的影响,又能增加测量距离,单木表型参数更准确。     

基于三维激光扫描仪法的大型立式罐容量的计量

介绍了一种基于三维激光扫描技术的立式罐容量计量方法,利用三维激光扫描仪获取立式罐表面点云数据,进行罐体三维模型重构,计算罐体容积并建立容积表。阐述了基于点云分析的立式罐容积计算模型,以及观察法、中值滤波、莱以特准则（3盯准则）在点云数据预处理中的应用,并给出了利用最小二乘法、加速迭代法、等效面积法计算圈板半径的相关公式。采用HDS7000三维激光扫描仪对某2×10^4m^3立式罐进行了试验测试,检验了HDS7000三维激光扫描仪和相应方法在容量计量中的重复性和复现性。测量结果表明：三维激光扫描仪法与立式金属罐容量计量检定规程中规定的全站仪法测得的圈板半径最大偏差仅为0．1mm,容积相对偏差不超过1％o,满足检定规程要求。（表5,图8,参9）     

基于点云变形分析的羊胴体最佳宰后成熟时间确定方法

为探索羊胴体最佳宰后成熟时间在实际生产过程中应用的方法，以变形检测技术为主要手段，研究通过观测羊胴体宰后成熟过程中的变形情况来确定胴体最佳宰后成熟时间的可行性。以同批宰杀的杜泊绵羊和巴美肉羊胴体作为试验样本，宰杀后静置于恒温排酸间并在宰后一定时间点使用激光扫描仪采集整只胴体的三维点云模型，经过预处理和配准后借助三维色谱图确定胴体上变形显著的感兴趣区域，计算其变形量的同时测定其肉样的pH值和水分含量随时间的损失率两项指标，通过分析两项指标初始值的分布性和一致性筛选用于相关性分析样本集，通过相关系数判断其变形量与上述两项指标之间变化的相关程度。结果表明，试验样本在感兴趣区域的变形量与上述两项指标在宰后成熟过程中变化的相关系数均分别达到0.875和0.944以上，呈现高度相关性。结合从传统方法中得出的研究结论，验证了通过外部观测宰后胴体的变形情况来判断胴体最佳宰后成熟时间的可行性。