基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用VegeSTAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。     

基于三维点云颜色特征的苹果树冠层光照分布计算方法

合理的果树冠层结构有利于获取充足的光照,对提升果实产量及品质具有重要意义。为了揭示果树冠层光照分布规律,以自由纺锤形苹果树为研究对象,以目标图像的颜色变化与光照强弱存在相关性为理论依据,首先利用Trimble TX5型地面三维激光扫描仪以顶视法获取叶幕稳定期苹果树冠层三维点云,按照实际苹果树冠层划分方法,提取三维点云空间不同区域的颜色特征,针对自然环境下苹果树冠层颜色特征具有复杂性和模糊性,不能采用精确、定量的符号对其进行描述的不足,构建以颜色特征为输入、相对光照强度为输出的模糊神经网络,以此作为苹果树冠层光照分布预测模型。试验结果表明:提出的基于三维点云颜色特征的光照分布计算方法具有较好的可行性,预测精度为80.57%,能够为科学合理的苹果树修剪和整形提供技术支撑。     

基于随机森林回归算法的苹果树冠层光照分布模型

合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形陕富6号苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用切片法,在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。     

果树冠层三维点云颜色矫正方法研究

针对地面三维激光扫描仪在室外环境下获取果树冠层三维点云信息的复杂性,以及三维点云的颜色和真实颜色存在较大色差问题,提出了一种三维点云颜色矫正方法。通过计算Pearson系数和Spearman相关系数,确定扫描点的 R、G、B 分别与太阳辐射值、TCCR24标准颜色测试板与地面夹角 θ 、TCCR24标准颜色测试板不同色块颜色、扫描质量、光线方向变量之间均存在相关关系。利用统计学方法,在置信度为95%时,建立 R、G、B 分量的双重筛选逐步回归模型。利用建立的回归模型,矫正三维点云颜色。采用该方法对室外果树冠层三维点云进行颜色矫正实验,结果表明,利用建立的颜色矫正回归模型,三维点云颜色 R、G、B 与真实颜色 R、G、B 的相关度由矫正前的低于0.69提高到0.90以上,颜色矫正后的标准差明显由矫正前的高于50%降到低于13%。该方法可为地面三维扫描仪获取较准确的三维点云的彩色信息提供理论依据。     

利用多时序激光点云数据提取棉花表型参数方法

当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。     

复杂环境下肉牛三维点云重建与目标提取方法

基于点云采集技术的非接触式测量能够缓解肉牛在采集体尺体重等参数时的应激问题,但采集肉牛的三维数据耗时长且易受环境干扰而产生大量无关噪点,难以适应实际养殖环境需求。为解决该问题,本研究开发了一种非接触式肉牛三维点云重建与目标提取系统与方法,采集的肉牛三维点云可为肉牛育种育肥提供大量标准化和三维量化表型数据。三维点云采集系统由Kinect DK深度相机、红外对射光栅触发器和射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）触发器组成,可在肉牛自由通过步行道的瞬间实现肉牛点云的多角度瞬时采集。肉牛点云目标提取方法基于C++语言与点云处理库（Point Cloud Library,PCL）开发,通过空间直通滤波、统计学离群点滤波、随机抽样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）形态拟合与点云抽稀、基于降维密度聚类的感知盒滤波等算法有效滤除与肉牛紧贴的栏杆等干扰,不破坏点云的完整性,实现肉牛点云的三维重建与分析。在养殖场中对20头肉牛进行了124次点云采集与目标提取试验。结果表明,重建的肉牛三维模型与肉牛真实形态1:1对应,系统的采集成功率为91.89%,采集的点云与真实值相比,体尺重建误差为0.6%。该系统与方法可以在无人干预的情况下,实现多角度肉牛点云数据的自动采集与三维重建,并从复杂环境中自动提取目标肉牛的点云,为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围和体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑,促进肉牛育种和育肥的标准化管理。     

基于点云数据的树木三维重建方法改进

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。     

基于无人机激光雷达的冠层高度产品验证

激光雷达是一种新兴的遥感技术,利用其可以获取高精度的森林冠层高度。本研究概述了现有的各种测量森林冠层高度的技术手段,然后利用塞罕坝机械林场的无人机激光雷达数据,对30 m空间分辨率的全球森林冠层高度产品(简称GFCH)进行了验证。结果表明,该产品与激光雷达获取的冠层高度相关性较弱(R²=0.24),且该产品精度偏低(RMSE=5.58 m),这主要与反演该产品时输入模型的数据质量有关。     

基于动态K阈值的苹果叶片点云聚类与生长参数提取

根据冠层点云的分布特征,提出一种基于动态K阈值的叶片点云聚类及生长参数提取方法。首先,采用地面三维激光扫描仪获取多站点云数据并完成配准、去噪和抽稀等预处理;然后,随机截取整株点云中的一枝作为研究对象,融合局部凹凸性算法(LCCP)并改进K-means算法,提出基于动态K阈值的叶片点云聚类方法;最后,采用主成分分析方法(PCA)计算叶片点云法平面方向向量,并根据叶片边界点与中心点的位置关系,计算叶宽、叶长等生长参数。试验结果表明,与传统的点云聚类方法相比,本文方法能够在不损失枝干点云的前提下,精确地分割单叶片,保证了聚类结果的完整性和彻底性;与传统的降维方法相比,本文基于真实三维空间信息提取叶片生长参数能够较大程度提高提取准确性,为进一步评价果树冠层光照分布及果园智能化管理提供技术支持。     

基于局部点云的苹果外形指标估测方法

为了获取果实生长期的外形参数指标,监控果实发育状况,提出了一种基于局部点云的苹果外形指标估测方法。该方法可以通过局部点云数据估测苹果的体积、高度、直径等外形指标参数。利用椭球曲面方程构建苹果几何模型,并计算苹果几何模型的高度、直径、体积。使用Kinect V2相机从任意角度获取点云数据,采用直通滤波法去除点云数据的背景,用包围盒算法精简点云得到苹果局部点云数据后,采用粒子群算法将苹果局部点云数据与苹果模型进行空间匹配,并用遗传算法求解苹果最优匹配模型的参数,利用苹果最优匹配模型参数估测与其匹配的真实苹果的外形指标。实验采集了250个苹果顶部、侧面和底部的局部点云数据,使用本文方法分别估测了250个苹果在3个角度下的外形指标,并对估测值与真实值进行线性回归分析,各个指标的线性回归拟合度R~2均高于0. 7。其中,侧面拍摄时拟合效果最好,R2最高为0. 948。在各个角度下苹果体积估测的平均误差不大于16. 16 mL,高度估测的平均误差不大于2. 92 mm,直径估测的平均误差不大于2. 35 mm,估测结果的平均误差较小,在允许误差范围内。实验结果表明,基于局部点云的苹果外形指标估测方法具有较强的实用性。     

基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究

叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云;基于包围盒法搜索K邻域,计算点云中点与其邻域点的平均距离,并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据,进而确定离散点并去除;利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算,提取叶片边界点;对于非边界点部分,根据中心点法向量与其邻域法向量的关系,对点进行不同程度的精简;最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明,构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征,可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。     

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。     

基于变尺度格网索引与机器学习的行道树靶标点云识别

针对行道树连续喷雾施药方式严重污染环境,果园对靶施药技术难以推广至复杂城区环境等问题,应用车载2D LiDAR获取街道三维点云数据,研究行道树靶标识别方法。构建变尺度格网点云索引结构,实现邻域快速搜索及点云在线处理;提取高程、深度、密度、协方差矩阵等11个点云球域特征,分析特征分布特性,采用基于径向基核函数的支持向量机算法融合特征,学习树冠点云分类器;采用FIFO缓冲区保存点云帧序列,实现行道树靶标在线识别。实验结果表明,该方法能够实现行道树靶标精确识别,在测试集上的分类错误率小于0.8%,检出率大于99.4%,虚警率小于0.9%,鉴别力最强的4个特征从高到低依次是高程均值、深度均值、高程范围和高程方差。     

基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法

为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。     

半湿润区苹果树冠层降雨截留模型应用研究

基于苹果树冠层截留的观测数据,研究了苹果树的冠层截留特征。结果表明,①果树冠层截留量、穿透雨量、树干茎流量均与降雨量有着明显的相关性。冠层截留量与降雨量之间呈对数关系;穿透流量、树干茎流量与降雨量之间分别呈线性关系。林外降雨大于1mm时产生穿透雨,大于1.5mm时产生树干茎流。果树冠层平均截留率为18%,冠层饱和截留量为7.5mm。②通过29场降雨试验,获得了适合京郊苹果树的冠层截留模型,并对该模型与常见冠层截留模型的模拟结果进行了对比分析。