[发明专利]一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法

说明书

技术领域  

本发明属于空间信息处理领域，涉及一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法。

背景技术  

森林是陆地上分布最广，物质资源最丰富的生态系统，对于调节生态平衡和人类的生存环境具有十分重要的影响。传统的森林树木高度测定需要外业实地测量，仅能获得一些点上的数据，不仅费时费力，而且往往不能达到所需的精度要求。近年来迅速发展的激光雷达（LiDAR）技术可以提供精确的空间三维信息，其多重回波特性不仅可以获取森林树木上表面的点云信息，还可以部分穿透森林表面获取树木冠层垂直结构信息。因此在树木高度获取方法激光雷达具有其他光学传感器无法比拟的优势。

目前已有的利用点云数据进行树高提取大致可以分为以下三种方法：

第一类是基于点云信息的三维特性，根据地面点与树木顶点的高程差计算树木高度；

第二类是基于地面激光扫描的树木高度提取方法，该方法主要是以地面三维激光扫描数据为输入计算树木高度信息；

第三类是基于其他树木参数的间接提取方法，该方法利用森林树木的郁闭度，冠层面积等相关信息间接获取树木高度，这类方法不直接获取树高的测量数据，而是通过分析树高与其他树木参数的定量化关系，以其他树木参数为输入信息计算树高。

基于点云三维信息直接计算树高的方法在实际中使用较为普遍，但其问题是提取精度较低，无法针对森林树木类型的特点调整作业方式，并且只能获取采样点上的数据信息；基于地面三维扫描的方法几何信息丰富，精度较高，但是地面三维扫描设备造价昂贵，生成的数据量较大，不适于大范围的应用和信息的快速处理；基于其他树木信息的方法要根据地区差异来调整反演参数和模型，而且往往需要统计大量的实测样本，因此不具有普遍适用性。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺点和不足，提出一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法，根据树木的具体形态来构建空间三维模板对数据进行遍历，根据相关系数来确定树冠顶点和范围，然后进行邻接叠置分析，合并重叠度过高的树木，生成树木的高度信息。

本发明所采用的技术方案是一种基于空间三维模板的点云数据树高提取方法，包括以下步骤：

步骤a，对待提取区域内的原始点云数据进行分类处理，分为植被点、地面点和噪声点三类，并对噪声点进行删除，得到非噪声点云数据，原始点云数据内的地面点构成地面点云数据；

步骤b，分别生成待提取区域的数字高程模型和数字表面模型，其中数字高程模型的生成方式为对步骤a所得地面点云数据构网内插后获得，数字表面模型的生成方式为对步骤a所得非噪声点云数据构网内插后获得；

步骤c，对步骤b生成的数字高程模型和数字表面模型进行相减操作，生成待提取区域的树木冠层模型的初始结果，然后消除初始结果中高程值小于0的奇异值点，得到待提取区域的树木冠层模型；

步骤d，针对步骤c生成的树木冠层模型构造空间三维模板，并利用模板在树木冠层模型中进行遍历，计算遍历中每一次移动模板时模板当前覆盖的区域与模板的相关系数；

步骤e，根据预设的相关系数阈值，当步骤d中某个区域计算得到的相关系数大于或等于相关系数阈值时，则将该区域标记为候选区域；

步骤f，对步骤e得到的候选区域进行邻接叠置分析，分析方式如下，

比较相邻的两候选区域间的重叠度和预设的重叠度阈值，

如果相邻的两候选区域间的重叠度大于等于重叠度阈值，则对这两候选区域进行合并，合并后候选区域内高程最大值与模板所构成曲面底部的平均高程相减，得到树高；

如果相邻的两候选区域间的重叠度小于重叠度阈值，则视这两候选区域为两棵互相独立的树木个体，不作进一步合并处理，直接提取树高。

而且，步骤d中，空间三维模板的数学表达式如下，

其中，(x,y,z)为树木冠层模型中数据点的三维坐标， p和q分别为树冠高度因子和范围因子， n为模型形态参数，p和q、n根据具体提取对象的树木形态学特点和生长情况设定。

本发明提供的技术方案的有益效果为：提出了利用空间三维模板提取树木高度的思想，在区域树木搜索中引入相关系数阈值，在保证了计算结果可靠性的同时，能够有效避免由于树木间的叠置现象给树高提取带来的不良影响。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

具体实施方式