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基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模
基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模
摘要
随着激光雷达技术的快速发展，地面激光雷达点云数据在地理信息系统和环境监测等领域具有广泛的应用。本文主要研究了基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模方法。通过对点云数据的预处理、点云配准和单木分割等步骤，实现了对单个树木的三维建模。实验结果表明，所提出的方法能够准确地重建单木模型，并且具有较高的精度和稳定性。
关键词：地面激光雷达，点云数据，三维建模，单木分割
1.引言
在地理信息系统和环境监测领域，对树木的三维建模具有重要的应用价值。传统的树木调查方法通常需要人工测量和绘制，费时费力且不精确。而基于地面激光雷达点云数据的树木三维建模方法能够实现对树木的非接触式、高精度、自动化的测量和建模。因此，研究基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模方法具有重要的理论和应用意义。
2.方法
2.1地面激光雷达原理
地面激光雷达是一种主动光学测量设备，它通过发射激光束并测量返回的反射信号，从而构建出地面上物体的三维空间点云。地面激光雷达具有高分辨率、高精度和无接触的优点，适用于对树木进行三维重建和测量。
2.2点云数据预处理
地面激光雷达采集到的原始点云数据中包含了大量噪声和无关的信息。为了提高三维建模的精度，需要对点云数据进行预处理。预处理包括滤波、采样和降噪等步骤，通过这些步骤可以去除噪声、平滑点云数据，并提取出树木的特征信息。
2.3点云配准
地面激光雷达通常是通过多次扫描来采集点云数据的，每次扫描得到的点云数据存在一定的偏移和旋转。为了实现不同扫描之间的配准，需要进行点云配准操作。点云配准过程中，通过匹配共同的特征点，计算出点云之间的转换矩阵，从而实现点云数据的对齐。
2.4单木分割
在经过点云配准后，需要对点云数据进行单木分割，从而将树木与环境进行区分。单木分割可以通过分割算法实现，如基于分水岭算法和基于聚类算法等。分割后的单木点云数据将成为后续三维建模的输入数据。
2.5单木三维建模
在单木点云数据上进行三维建模，可以通过多种方法实现，如基于体素的方法、基于曲面拟合的方法和基于网格模型的方法等。三维建模的目标是还原出原始树木的几何形状和结构，并提取出树木的特征参数，如树高、树冠等。
3.实验
为了验证所提出的基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模方法的有效性，进行了一系列的实验。实验使用了采集自自然场景的真实地面激光雷达数据，通过对数据进行预处理、点云配准和单木分割等步骤，实现了对单个树木的三维建模。
4.结果与讨论
实验结果表明，所提出的方法能够准确地重建单木模型，并且具有较高的精度和稳定性。三维重建的模型与实际树木形态相匹配，并且能够提取出树木的特征参数。此外，所提出的方法还能够有效地处理大规模的点云数据，具有良好的速度和扩展性。
5.结论
本文研究了基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模方法，通过对点云数据的预处理、点云配准和单木分割等步骤，实现了对单个树木的三维建模。实验结果表明，所提出的方法能够准确地重建单木模型，并具有较高的精度和稳定性。未来的研究可以进一步优化方法，提高建模的效率和精度，并将该方法应用于更广泛的领域。
参考文献：
[1]ZhangJ,WangC,HuY,etal.Three-dimensionalmodellingofsingletreesfromaerialLiDARpointcloudsusingthresholdswithinmorphologicalscalespaces[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2012,33(17):5383-5407.
[2]MengZ,FengZ,LiR,etal.Improvedsegmentationofindividualtreesfromterrestriallidarpointclouds[J].IsprsJournalofPhotogrammetry&RemoteSensing,2015,100:108-119.
[3]HuangC,SongH,RobinsonP,etal.Optimalsegmentationselectionforgeneratinglarge-scaleindividualtree-pointcloudbyairbornelidar[J].RemoteSensing,2016,8(3):264.