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基于林地激光点云的树木胸径自动提取方法
引用本文:吴杭彬,王旭飞,刘春.基于林地激光点云的树木胸径自动提取方法[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(7):947-954.
作者姓名:吴杭彬  王旭飞  刘春
作者单位:同济大学 测绘与地理信息学院,上海 200092
基金项目:国家自然科学基金(42130106)
摘    要:提出了一种基于随机RANSAC模型的树木胸径自动提取算法。首先,采用布料模拟滤波(CSF)算法对林地点云数据进行滤波,获取树木、地面数据与数字地面模型(DEM)并提取树木胸径处点云,然后进行欧式距离聚类,最后基于随机random sample consensus(RANSAC)模型拟合树木模型,实现自动化的树木胸径提取。使用上海市青浦区某区域两林区样地的地面激光点云数据对该算法进行验证,与实际人工测量树木胸径的平均偏差分别为0.79cm和0.52cm。实验对比结果表明,该算法在精度与时间性能上均优于基于Hough变换的算法与基于最小二乘的算法。

关 键 词:地基激光雷达  胸径  随机RANSAC模型
收稿时间:2022/3/17 0:00:00

Tree Diameter at Breast Height Automatic Estimation Based on Forest Terrestrial Laser Scanning
WU Hangbin,WANG Xufei,LIU Chun.Tree Diameter at Breast Height Automatic Estimation Based on Forest Terrestrial Laser Scanning[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2022,50(7):947-954.
Authors:WU Hangbin  WANG Xufei  LIU Chun
Abstract:
Keywords:
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