[发明专利]基于点云数据的测树因子自动提取方法

权利要求书

1.一种基于点云数据的测树因子自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集，利用三维激光扫描仪获取待测立木的三维点云数据；

数据预处理，对获取的所述点云数据进行拼接、冠体提取、数据的压缩和抽稀生成三维凸包计算所需的点集，通过对所述点云数据的直接测量获取立木的直接测量因子，所述直接测量因子包括立木的胸径、树高和冠幅；

计算测树因子，利用三维凸包算法对所述点集自动计算获取树冠的表面积、树冠投影面积以及树冠体积，

其中，所述三维凸包算法包括以下步骤：

S110、增加一个新点P，遍历原三维凸包的三角形，计算各所述三角形是否正面朝向所述新点P，取所述三角形上任意点并与所述新点P相连接形成向量AP，若所述三角形的法向量n与所述向量AP的点乘大于等于0，则所述三角形正面朝向所述新点P，否则背面朝向所述新点P，如果各所述三角形均背面朝向所述新点P，则舍弃所述新点P，否则执行步骤S120；

S120、遍历所述原三维凸包中的每条边，计算每条边相对于所述新点P是否为明暗分界线；

S130、将所述明暗分界线上的每个点与所述新点P相连，并加上所述明暗分界线本身，得到新三维凸包的新三角面；

S140、剔除所述原三维凸包中不是所述新三维凸包外表面的三角形；

S150、执行步骤S110～S140，直到所有点云数据遍历完毕，所得到的三维凸包即为立木点云的三维凸包；

并且，所述树冠投影面积的计算，采用以下公式：

其中，m为明暗分界线的个数，该明暗分界线的点坐标为M_i(X_i，Y_i，Z_i)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维凸包算法包括对试验数据的处理过程，所述处理过程包括所述点云数据的预处理和预处理数据的计算。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述点云数据的预处理包括：

将获取的数据加载到三维点云处理和管理软件的工作区域中，进行数据匹配和拼接，以形成目标树的三维立体影像；

剔除目标树的所有干扰点云数据，保留所述目标树的三维点云数据；

通过压缩或抽稀算法减少点云数据，并且以XYZ坐标点的形式导出点云数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理数据的计算包括：利用Microsoft Visual Studio开发平台，计算获取立木的树冠表面积、树冠投影面积、树冠体积。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理数据的计算还包括树冠表面积的计算，其公式为

其中，S_树冠为立木树冠的表面积，S_i为三维凸包第i个三角形面积。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预处理数据的计算还包括树冠体积的计算，以树冠的冠幅和冠高为参数计算所述树冠体积，计算步骤包括：

计算所有正面和背面朝向的三角形所投影形成的三棱柱的体积，得到正面三棱柱体积和与背面三棱柱体积和；

将所述正面三棱柱体积和减去所述背面三棱柱体积和，即得到所求树冠体积。