基于机载LiDAR和Mean Shift算法提取森林密度

• 作者: 李飞 杨敏华 洪奕丰 陈伟
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 森林密度 Mean Shift算法 LiDAR 分水岭法 特征向量
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 1156-1163
• 页数: 8页
• 分类号: TP79
• 字数: 4822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2015.06.026

摘要

为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0％以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现,Mean Shift方法获得的精度为92.5％,比分水岭方法70.0％高出22.5％,且避免了分水岭方法导致的过分割现象.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟	中南大学地球科学与信息物理学院	149	828	15.0	20.0
3	杨敏华	中南大学地球科学与信息物理学院	100	1134	19.0	30.0
4	李飞	中国科学院遥感与数字地球研究所	160	1494	22.0	32.0
5	洪奕丰		17	66	5.0	7.0