基于三维激光扫描技术的原木三维图像重构

• 作者: 倪海明 戚大伟 杨炜静 牟洪波
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 三维激光扫描技术 K均值聚类算法 SOM神经网络 弦高偏移算法 原木三维图像
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 木材科学与工程
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: S757
• 字数: 2645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8023.2018.04.009

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戚大伟	东北林业大学理学院	88	747	16.0	23.0
2	牟洪波	东北林业大学理学院	20	158	5.0	12.0
3	倪海明	东北林业大学理学院	5	46	3.0	5.0
4	杨炜静	东北林业大学理学院	1	3	1.0	1.0