实木板材无损检测中三维点云数据的预处理

在实木板材检测过程中,利用激光线扫描技术,以设定的速度扫描待测木材的表面,获取三维数据,可实现实木板材无损检测、缺陷定位和三维模型重构。然而,三维激光轮廓扫描仪采集的原始数据不仅存在噪声的干扰,而且其密度一般也非常大,影响检测结果和后续重构。通过对采集到的实木板材表面轮廓点云数据进行预处理,不仅可以去除噪声干扰,降低点云密度,而且可将对后续重构无影响的背景点云数据去除,简化重构过程,保证曲面重构过程的精度、简度和速度。使用Chroma+Scan3350型激光轮廓扫描仪,配合实木板材无损检测装置,采集了赤松板材和樟子松板材图像,围绕采集到的原始点云数据进行预处理。在分析点云数据的噪声来源的基础上,对噪声数据进行分类,并依次滤除,可通过曲线检查法和弦高差法去除少量的异常点,根据线扫描点云数据特点,在对比高斯滤波、平均滤波、中值滤波和小波滤波的平滑处理结果后,最终选取小波滤波进行数据平滑,取得了良好的滤波效果,很好地保留了原始点云数据的上升沿、下降沿等特征信息和曲线的棱角特点。对比角度-弦高联合法与曲率采样精简法的点云数据精简结果,选取曲率采样精简法对数据进行精简,精简效果好,速度较快。     

基于三维点云模型获取单木树高和胸径的研究

使用无人机和智能手机分别从空中和地面拍摄的样地林分影像构建三维点云模型，并从三维点云模型中获取样地内单木树高和胸径参数。本研究以池杉人工林为研究对象，利用PhotoScan Agisoft软件对无人机倾斜摄影和智能手机近景摄影的样地影像进行三维重建，通过对齐照片、控制点刺点、对齐优化、建立密集点云等步骤，构建出与样地实景相符的三维点云模型；通过LiDAR 360软件从样地三维点云模型中获取单木的树高和胸径参数，将其与实地测量获取的单木树高和胸径参数进行对比分析。利用无人机和智能手机影像构建的三维模型可以满足《数字航空摄影测量测图规范》的精度要求。通过实测数据和点云数据获取的树高和胸径的平均差值分别为-0.9 m和-0.8 cm,平均相对误差分别为5.4%和7.1%。以实测数据作为自变量x,以点云数据作为因变量y,树高和胸径回归模型的R²分别为0.809 5和0.918 4。将倾斜摄影和近景摄影的点云模型统一在同一空间参考基准下可构建出与样地实景相匹配的三维点云模型，从样地三维点云模型中获取的单木树高和胸径与实地测量结果具有较好的线性相关性，本研究所使用的方法可以代...     

基于地面三维激光扫描技术的林木胸径提取算法分析

胸径是树木最重要的测树因子之一,其精度直接影响材积的测定。传统的树木胸径测量效率低,范围较小;采用遥感反演间接测量胸径,精度较低,且不能直接获取单木的点云数据。本文利用三维激光扫描技术提取立木的3D点云数据,提出一种自动、高效提取单木胸径的算法。利用三维激光扫描仪对样地8棵杨树进行扫描,得到三维点云数据;同时,开展数据分割、精简、降噪处理,得到简化后的点云数据,最后对提取的胸径点云数据进行分层设置,将截取层厚度设置为0,0~1,1~2,2~3 cm 4个等级,利用快速凸包算法将点云数据闭合成一个多边形,运用Arc Engine控件调用Arc GIS中测算多边形长度的方法计算闭合平面周长,换算出立木胸径值,并结合同步实测数据与传统算法、拟合圆算法进行对比试验。结果表明:采用传统算法、拟合圆算法和快速凸包算法的模型决定系数R2分别为0.857、0.941和0.957,说明运用快速凸包算法提取立木胸径是一种高效且比较可行的方法。     

激光技术在木材切割中的应用

介绍了激光切割板材实验的要素和条件,通过实验数据绘制出了三维曲线图,在分析三维曲线图的基础上得出了最佳加工条件,详细介绍了三维曲线图的解法,并对实验结论进行了说明。     

基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模综述

对利用野外树木激光扫描获取的海量点云数据来提取树木几何与拓扑特征并以此来构建树木三维模型的方法进行综述.在总结基于激光点云的树木建模基本原理和步骤的基础上,围绕单树点云数据的分割、树枝骨架的提取与优化、单木模型的表面重建等主要过程,对各种具体实现技术或方法进行分类、分析和评价,最后对生成的树木模型的精度和未来的技术发展趋势进行简要分析.     

三维激光扫描技术在提高林木产量方面的应用

三维激光扫描技术作为一种高效科技,在森林资源调查、林分结构研究、单木三维建模等方面有着巨大的应用潜力。通过三维激光扫描仪获取单株立木空间点云数据,利用软件自动建模分析功能,可直接量测立木树高、胸径、树冠面积和位置等信息,生成林木收获报表,以确定不同区域内林木收割的时间,最大限度降低因为收割时间带来的损失,从而开创了该项技术在林业领域的新应用。     

基于移动最小二乘法的点云叶面三维重建

利用地面激光扫描仪获取户外树木的大量点云数据,从中截取树叶点云数据并以此进行曲面拟合,构建树叶真实的三维模型。主要针对空间散乱点云数据的曲面拟合方法进行研究,并利用Delaunay三角剖分构建树叶三维模型。在移动最小二乘法的二维曲面拟合方法基础上,针对空间散乱点云数据,提出了新的曲面拟合方法。通过移动最小二乘法对点云数据曲面拟合,得到了理想的效果后再利用三角剖分重建叶面三维模型。     

基于三维激光扫描的树冠体积计算方法研究

指出了由于树冠形状不规则,树冠体积难以被准确测算,传统的估算树冠体积的方法是将树冠近似为规则的几何体,所获得的树冠体积往往具有较大偏差。使用三维激光扫描仪,建立树木的三维模型,提取树冠点云数据,并提出了一种分层计算方法测算体积,使用MATLAB将树冠点云数据导入后得出树冠体积,结果表明:该方法降低了树冠近似几何体模拟带来的误差,并简化了计算方法,适用于用三维激光获取的树冠点云数据计算。     

基于三维激光扫描技术的树木建模研究

激光扫描技术的发展为获取空间信息提供了全新的技术途径,使人们从传统的手工获取变为连续自动的获取批量数据。本研究从树木三维建模的角度出发,以FARO LaserScanner Photon三维激光扫描仪为数据获取平台,结合三维激光扫描仪的工作原理,分析和研究了从获取树木点云数据到三维建模的整个流程。最后,选取树木实例,建立了其三维模型。与传统的技术手段相比,应用三维激光扫描技术进行树木建模具有更广阔的发展空间。     

基于无人机机载激光雷达构建森林蓄积量模型反演及精度分析

基于机载激光雷达点云数据提取的嵩县测区森林资源数据，结合样地调查数据，采用多元线性回归模型，重点分析无人机载激光雷达获取的点云数据在森林蓄积量模型反演方面的精度分析，为河南省森林蓄积量的测算提供参考依据。结果显示：山区栎类蓄积量调整决定系数AdjR2=0.890m³·hm^-2，平均相对误差MSE=0.237 m³·hm^-2，均方根误差RMSE=0.478 m³·hm^-2，结合分层地面样地调查数据对山区栎类蓄积量数据进行多元线性回归模型反演，模型精度为96.01%。无人机机载激光雷达能够自动获取大面积栎类标准地的激光点云数据，可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度)具备三维结构参数提取能力，通过全覆盖的激光雷达数据反演结果以及地面验证两个部分的数据验证，得到的精度测算结果较好，为计算森林蓄积量提供新的方法。     

基于三维激光扫描的单木胸径和树高提取

为了提高林分尺度下单木参数的识别精度,研究了基于三维激光扫描的单木胸径和树高的辨识方法。在东北林业大学实验林场,采用Trimble S60三维激光扫描仪,对104株蒙古栎进行多测站扫描,获得样本树的点云数据。在对点云数据进行配准、去噪、地形数据提取、切片栅格化等一系列处理基础上,基于霍夫变换和连续生长法分别构建了胸径和树高的提取方法,对林分尺度下单木定位识别、胸径和树高提取精度进行了对比分析。研究结果表明:所构建方法单木定位识别精度均值为87.50%,胸径和树高提取的均方根误差分别为2.88 cm、2.61 m。     

独拉格咱隧道建设对生态敏感区地表水源的影响研究

公路经过国家公园、自然保护区及景区等生态环境敏感区域时,多以特长深埋隧道穿越绕避,隧道建设过程中的涌水、渗漏水可能会对水环境造成严重影响,甚至破坏生态环境。为研究隧道建设对生态敏感区地表水源的影响,依托独拉格咱隧道建设,结合隧址区工程地质勘察和物探解译成果,通过对隧址区地表水环境和水文地质专项调查,应用导水裂隙带分析方法和三维地质模型开展隧道建设对隧址区饮用泉点、碧沽天池及千湖山高原湖泊等地表水源的影响,为隧道设计与施工、生态环境保护与管理提供科学依据和技术支持,促使隧道建设和环境保护协调发展。     

基于切平面投影的树干三维表面重建算法

【目的】将使用三维激光扫描仪获取的树木点云构建树木三维模型与提取树木参数相结合,构建适用于树干参数提取的树干三维表面模型。【方法】采用三维表面重建技术,根据树干点云特征改进基于切平面投影的表面重建算法,并将其应用于重建树干的不规则三角网表面模型中。改进内容如下:1)使用半径阈值作为邻域点的选取准则以减少点云分布散乱对邻域点集选择的影响;2)根据点之间距离越近、影响越大的思想,使用距离加权方式计算特定点处切平面的法向量,且当邻域点集投影至切平面上产生重复投影点时,删除距离较远的邻域点;3)根据点集在平行平面间投影的几何拓扑不变性简化投影切平面的构建;4)以点集旋转方式简化三维平面点集到二维平面点集的转换。本研究提出的改进算法将当前点及其邻域点集投影至切平面上得到一个平面点集,将平面点集上构建的Delaunay三角网的连接关系映射到树干点云中以构建当前点与其邻域点的三维表面模型,逐个对树干点云中的点投影重建以实现树干点云整体的三维表面重建。【结果】对杨树树干的重建试验表明,改进算法能更好地构建树干的表面模型;对粗糙程度不同的多个树种的试验表明,重建的树干表面能清晰地显示外业扫描时标注的色彩信息,局部的表面三角形面片能清晰地反映树干表面凸凹不平的特征及树干表面在三角面片处的朝向信息;从重建表面上提取直径的试验表明,与围尺实测直径相比,从重建表面上提取直径的RMSE为0.18 cm,验证了重建树干表面的精确性。【结论】本研究从参数提取角度,采用表面重建方法,改进了基于切平面投影重建算法以重建树干的三维不规则三角网表面,重建的树干表面具有较好的视觉效果,能真实反映树干表面的特征。本研究提出的改进算法适用于构建逼真的树干三维可视化表面模型,构建的精确树干表面模型可为后续的树干参数提取提供基础数据。     

基于单木位置特征的多源树木三维点云配准方法

【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语义特征的点对匹配。【方法】首先从不同类型点云数据中分别提取单木平面位置：对于侧视型点云,基于点云主方向离散度与主方向竖直角度偏差剔除部分非主干点云,采用体素点云剖分的连通分量分割方法识别单木主干,统计单木主干点云体素垂直分布最大值点作为单木平面位置;对于俯视型点云,采用标记分水岭算法分割冠层高度模型,提取单木并识别冠层顶点作为单木平面位置。然后以提取的单木平面位置为特征点,基于Laplace谱图匹配理论获取配准矩阵,完成4自由度点云粗配准。最后,采用主干点云匹配完成侧视与侧视点云的精配准,采用全局点云最近点迭代法与主干点云匹配完成侧视与俯视点云的精配准。【结果】侧视-侧视点云配准精度优于侧视-俯视点云,侧视-侧视点云粗配准平均误差为0.24 m,精配准平均误差为0.08 m;侧视-俯视点云粗配准平均误差为1.07 m,全局点云最近点迭代法平均误差为0.44 m,机载激光...     

基于点云数据的阔叶树叶片重建研究

三维激光扫描仪因为获取数据速度快和精度高、对植物没有破坏性等优势,受到林业工作者广泛采用,但由于树木的形态结构极其复杂,在扫描中存在遮挡和风吹扰动等情况,造成扫描获取的树叶点云数据的失真。本文提出了一种新的阔叶树叶面重建方法。首先将激光扫描仪获取的散乱点云数据集合,采用多项式拟合的方法得到精确的树叶边界线,根据分而治之三角面片算法进行曲面拟合,拟合的叶面进行三角面片重建,得到真实叶片模拟图像。     

无人机摄影获取单木三维信息方法研究

随着无人机航空摄影测量技术的成熟和发展,改变了传统森林调查的手段,加快了森林调查的数字化、智能化发展。为提高单木因子的采集效率和精度,降低外业的工作强度,基于倾斜摄影测量技术,以多旋翼无人机为数据采集平台,实现了孤立单木的三维点云模型重建。在此基础上,建立了单木三维信息量测算法,提出切割法和投影法两种提取树冠投影面积的方法,并提取树高、树干任意处直径、树冠投影面积、冠幅、树冠表面积、树冠体积6项测树因子参数。结果表明:1)树木的总高度和第一枝下高的提取精度分别为96.28%和95.61%,胸径和上部直径的提取精度分别为96.24%和93.78%;2)利用切割法和投影法提取树冠投影面积的精度分别为96.28%和98.24%,提取冠幅的精度分别为89.65%和91.50%,提取树冠表面积的精度分别为96.78%和97.58%,提取树冠体积的精度分别为94.29%和96.14%;3)实践证明,该技术可很好地应用到古树名木的保护工作中,并可对森林调查的方式提供新的技术参考,具有较高的现实意义和实际应用价值。     

航拍影像与点云数据在矿区生态修复中的应用

由于矿业开发强度高和规模大,以及在开矿过程里不注意维护好矿区的生态,目前矿区的生态维护承受着十分庞大的压力。为更好地对矿区进行生态修复,首先,本研究介绍矿区修复的基本内容及其效益,通过无人机像和三维激光扫描仪技术获取的航拍影像图和激光点云数据,阐述航拍影像与点云数据的获取流程和处理方式,将矿区生态修复采集的数据从二维拓展到三维;以矿区待修复区的测量分析和已修复区林地细化调查为案例,在Arc GIS、南方CASS、FAROscene和GEOmagic等软件支持下,得矿区各类专题图和建立三维场景模型,为矿区生态修复提供技术和成果支撑。应用结果表明,航拍影像与点云数据在矿区生态修复中的应用,成效明显。     

三维激光扫描与雕刻机集成系统的研究

激光扫描测量和雕刻机的集成是一项新技术，基于自主研发的激光扫描软件解决了与雕刻机系统集成过程中所遇到的扫描点云数据转换、激光测头的安装与固定、运动控制系统的一致性等问题。相比传统的手工雕刻和手工电脑绘图，其成倍地提高了加工效率。     

基于三维激光扫描技术的原木三维图像重构

为实时健康监测森林资源的生长状况,以原木为试验样本,利用三维激光扫描技术(3D Laser Scanning Technology)对原木进行扫描,得到原木点云数据,共计1 016 990个数据点。经扫描直接得到的点云数据存在噪点且数据量过多,给重构原木三维模型增加了困难,因此需要对点云数据进行分割、去噪和精简。本研究应用K均值(K-means)聚类算法对点云数据进行数据分割;自组织映射(Self Organization Map,SOM)神经网络对点云数据进行数据去噪;弦高偏移算法(Chord Height Offset Algorithm)对点云数据进行数据精简;最后得到564 821个数据点,根据处理后的点云数据对原木三维模型进行重构。试验结果证明,得到的原木三维重构图像清晰且不失真,保留了表面的完整特征信息,进而对树木的生长状况进行评估,此方法也可应用在遥感卫星图像处理上。     

基于无人机可见光遥感的单木树高提取方法研究

利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R²为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R²)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。