基于改进的K-means算法估测单木树高

• 作者: 孙拱 辛颖 闫灿
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 机载LiDAR 改进K-means算法 树高
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 森林资源建设与保护
• 页码范围: 31-35
• 页数: 5页
• 分类号: S758
• 字数: 3428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8023.2019.06.005

摘要

为快速提取森林单木树高,提高单木树高的提取精度,本研究提出一种改进的K-means聚类算法提取单木树高.即利用内蒙古依根地区的野外实测数据和机载LiDAR点云数据,以各单木实测坐标为该算法的聚类中心,对机载LiDAR点云数据进行圆柱拟合聚类,将圆柱体内垂直方向最高的点视为该单木树冠最高点,利用提取的树高与野外实测树高进行相关性分析.分析发现,基于改进的K-means算法提取的树高与实测树高相关系数R2为0.852.结果 说明改进的K-means算法能够很好的用于机载LiDAR点云数据单木树高的提取,降低了传统测量方法的局限性,挖掘了机载LiDAR点云数据的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	辛颖	东北林业大学工程技术学院	128	850	15.0	20.0
2	孙拱	东北林业大学工程技术学院	2	1	1.0	1.0
3	闫灿	东北林业大学工程技术学院	4	12	2.0	3.0