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三维GIS数据的处理与提取方法的研究—以点云数据中提取树木为例
摘要
近年来，随着三维GIS数据的不断普及和应用，对其高效处理与提取越来越受到重视。本文以点云数据中提取树木为例，探讨了三维GIS数据处理与提取的方法。首先介绍了点云数据的获取方式，并对其进行了预处理，包括去噪、地面提取和点云分类。接着，从树木特征提取、树木模型建立和树木识别三个方面，详细阐述了树木提取的方法和流程，并采用实验验证了算法的有效性和可靠性。最后，针对存在的问题和局限性，对未来三维GIS数据提取和处理的研究方向进行了展望。
关键词：三维GIS，点云数据，树木提取，特征提取，模型建立，识别。
Abstract
Withthewidespreaduseandapplicationof3DGISdatainrecentyears,theefficientprocessingandextractionof3DGISdataareincreasinglyvalued.Thispapertakestreeextractionfrompointclouddataasanexampletoexplorethemethodsofprocessingandextracting3DGISdata.Firstly,theacquisitionmethodsofpointclouddataareintroduced,anditspreprocessing,includingdenoising,groundextraction,andpointcloudclassification,iscarriedout.Then,fromtheaspectsoftreefeatureextraction,treemodelconstruction,andtreeidentification,themethodsandproceduresoftreeextractionareelaboratedindetail,andtheeffectivenessandreliabilityofthealgorithmareverifiedbyexperiments.Finally,futureresearchdirectionsfortheextractionandprocessingof3DGISdataarediscussedregardingtheexistingproblemsandlimitations.
Keywords:3DGIS,pointclouddata,treeextraction,featureextraction,modelconstruction,identification.
一、绪论
三维GIS（GeographicInformationSystem）是指以三维空间为基础，以建立描述地球表面和空间现象的数字模型、分析和利用三维空间信息为目的的系统工程。三维GIS数据从各个领域获取，应用广泛，如城市规划、土地利用、遥感测绘、环境监测等。而三维GIS数据的高效处理与提取，是提高其实用价值和应用效果的重要保障。
点云数据作为三维GIS数据中被广泛应用的一种形式，是通过激光雷达或摄影测量等传感技术获取的对象三维坐标信息和相应属性信息的集合。在点云数据中，数量庞大，密度高，信息丰富，但数据质量波动较大，所以需要进行预处理和分析处理。其中，树木提取因其广泛用于城市绿化和生态环境分析等领域，而又具有明显的复杂性，一直是三维GIS数据处理与提取研究中的一个热点问题。
本文就点云数据中提取树木这一问题进行深入研究和探讨，从点云数据的预处理开始，采用特征提取、模型建立和识别等方法，详细介绍了树木提取的方法和流程，并以实验验证了算法的有效性和可靠性。同时，本文对未来三维GIS数据处理与提取的发展方向和研究方向进行了展望。
二、点云数据的预处理
点云数据的预处理是为了满足数据格式、质量和应用的需求，提高点云数据的处理效率和结果精度。主要包括去噪、地面提取和点云分类等内容。
（一）点云数据去噪
激光扫描设备获取的点云数据中，由于设备本身的噪声和干扰，以及环境、遮挡等复杂因素，会引入大量伪像、无效点和噪声点，影响数据的精度和质量。因此，需要对点云数据进行去噪操作。
去噪操作的方法主要包括滤波法、间隙去除法和形态学滤波法等。其中，滤波法是基于点与点之间的空间关系进行操作，比较常用的有高斯滤波、平滑滤波、中值滤波等；间隙去除法则是针对伪影和无效点的去除，比较常用的有邻域分割和基于形态学的去除；形态学滤波法则是通过数学形态学的处理，去除过多的噪点。
（二）点云数据地面提取
由于点云数据中含有地物和地型特征等信息，因此需要将地面和非地面分开处理。地面是一个较为平整的平面，可以通过拟合平面实现提取。地面提取的方