[发明专利]一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法，属于地面激光雷达三维扫描点云数据处理和树木形态可视化模型模拟两个技术领域。 

背景技术

树木枝干参数获取为树木可视化模拟提供不可缺少的数据基础，利用传统手段测量树木枝干参数需要大量的野外调查数据的支持，对于大样本的树木形态学指标的调查，以及野外调查环境复杂艰苦的特点，需要一种在操作上简单快捷、在效果上实用可靠的技术来快速获取每株树木的形态模型参数。地面三维激光扫描作为一种新型的可以自动、连续、快速地获取目标物的三维点云数据的测绘技术，为树木三维可视化模拟提供了新的手段。由于树木枝干形状结构的多样性和复杂性，构建现实中真实树木的三维模型是一个极具挑战性的工作。树木的不规则三角网模型是单木模型中最基本和最重要的一种模型，它能以不同层次的分辨率来展现树木信息，即由于模型中三角形的数量随点集密度的变化而变化，当点集密度大时生成的三角形小而密，密度小时生成的三角形大而疏。当点云数量过多时，构建的树木三角网格模型数据太大；而当点云数量过少时，构建的模型在细节上又不能令人满意。 

发明内容

为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法。 

一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法,含有以下步骤，利用地面三维激光扫描仪为数据获取平台，扫描得到树木枝干点云数据，将树木枝干点云数据分割成不同的部分，沿树高方向分层；利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线，在相邻等值线间使用三角网生长算法构建树木枝干三角网；合并树木不同部分的三角网格，构建出树木枝干的整体三角网模型；使用射线碰撞检测技术提取树木枝干参数，与实际测量值对比误差在5%以内。 

一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法,根据树木的分枝特征将点云数据分割成不同的部分，并分析了点云的空间分布情况，然后将点云数据按照Y坐标分层，对于树木各部分不同层次的点云利用迭代的凸包算法分别提取等值线。 

本发明的优点是针对由激光扫描得到的点云数据多、无拓扑信息、低采样间隔、高采样细节的特点，在未构建树木三维模型的前提下，直接提取树木枝干的等值线模型。然后在相邻等值线间，利用三角网生长算法构建Delaunay三角网，最后合并相邻等值线间的三角网，构建出整个树木枝干的Delaunay三角网模型，使用射线碰撞检测技术提取树木参数，满足林业测量的需求，实现树木参数的精准快速获取。通过实例验证，运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点，相邻两条等值线间不会产生边缘交叉的问题；构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小，而且模型效果更好；通过射线碰撞检测技术可以准确、快速、有效地提取树木枝干模型中的各种参数，提高树干参数提取效率，实现树干参数的自动或半自动提取。 

附图说明

当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，如图其中： 

图1为本发明的流程图。 

图2为本发明的树木枝干的分割示意图。 

图3为本发明的凸包算法示意图。 

图4为本发明的离散点的归类示意图。 

图5为本发明的迭代的凸包算法示意图。 

图6为本发明的迭代的凸包算法示意图。 

图7为本发明的迭代的凸包算法示意图。 

图8为本发明的三角网生长算法示意图。 

图9为本发明的Delaunay三角网结构示意图。 

图10为本发明的取景截头体结构示意图。 

图11为本发明的等值线模型实例a结构示意图。 

图12为本发明的结构等值线模型实例b示意图。 

图13为本发明的结构树木枝干Delaunay三角网模型示意图。 

图14为本发明的Delaunay三角网模型结构示意图。 

图15为本发明的Delaunay三角网模型结构示意图。 

图16为本发明的Delaunay三角网模型结构示意图。 

图17为本发明的一级枝仰角散点示意图。 

图18为本发明的直径散点示意图。 

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。 

具体实施方式