树木三维点云的枝叶分割方法

• 作者: 黄亮 许文雅 谭帅
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 三维点云 树木 枝叶分割 主成分分析 分布散乱度
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: P258
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2022.01.004

摘要

利用地面三维激光扫描点云构建树木模型时,对树木点云进行枝叶分割,可以提高单木分割、骨架提取、模型构建等步骤的准确性.针对现有枝叶分割方法参数设置复杂、需要训练样本、依赖颜色强度等不足,提出了一种新的基于邻域点分布规律的枝叶分割方法.该方法遍历树木点云中的激光点,首先利用K纬树算法搜索激光点的所有R邻域点,构成邻域点集;接着对邻域点集进行主成分分析,得到三对特征值和特征向量,利用特征值计算邻域点集的分布散乱度;然后将分布散乱度与预定义阈值比较,区分枝干和叶片的候选点;最后对枝干候选点实施欧氏聚类,利用聚类的点数和尺寸获取可靠的枝干点.使用江阴大桥公园的树木点云数据进行测试.结果表明:本文提出的树木点云枝叶分离方法准确率高、点云属性要求低、简单易用,可应用于多测合一绿化测量、城市绿地生物量统计、实景三维树木模型构建等领域.