[发明专利]一种基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法

权利要求书

1.一种基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对需要测量的单木环绕拍摄，获取单木的多重叠度影像；

步骤二：对每张单木影像进行SIFT特征点的检测，然后使用相对方位参数计算，根据运动模型的算法对参数进行图像导向以描述特征；根据运动模型算法进行特征点相对方位参数计算，提取三维信息的空间点；计算区域网平差，得到加密点地面坐标；

步骤三：将手机相机和无人机拍摄的单木多重叠度影像数据导入Agisoft PhotoScan软件中，导入图像后先对照片进行自动对齐操作，通过空三加密算法对单木影像的同名像点进行识别，开始特征点的密集匹配，匹配完成后，生成单木的密集点云模型；

步骤四：对点云模型进行去噪处理，地面点分类提取及归一化处理，生成数字表面模型DSM；

步骤五：在生成的DSM上直接对单木进行测量，获得单木结构所需的参数。

2.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤一中，所述影像的重叠度为95.6％，每两张影像中同名像点占95.6％。

3.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤一中，对需要测量的单木使用移动相机或无人机进行环绕拍摄。

4.根据权利要求3所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤一中，使用移动相机对单木进行环绕拍照时，以树冠中心为中心点，拍摄人员手持移动相机站到距离中心点树高范围1-2倍的位置处，将相机与单木在同一水平面内保持平行，固定镜头的焦距，使相机屏幕中能够完整呈现出单木的图像，然后进行拍摄，拍摄时保持镜头的角度与地面垂直90°，并且高度固定在树高的一半，在此基础上进行360°环绕拍照，每隔8°拍摄一张单木的照片。

5.根据权利要求3所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤一中，使用无人机对单木进行环绕拍照时，无人机拍摄过程中的镜头方向与垂直地面方向的树干呈45°，分层环绕的层高为2m进行环绕多层拍摄，拍摄段数根据树高和无人机与主干之间的距离确定。

6.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤二中，采用光束法计算区域网平差，误差方程采用共线条件方程。

7.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤四中，地面点的分类提取采用TIN算法进行实现。

8.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤四中，对点云数据进行降噪和地面点分类提取后，采用线性插值法补充数据，构建完整的DSM。

9.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤五中，在生成的DSM上对单木进行测量，以最高点的Z坐标值为树高值，利用标尺工具测量冠幅长轴和短轴的值。

10.根据权利要求1所述的基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法，其特征在于，步骤五中，通过DSM获得单木结构所需的参数与实际测量的结果进行对比分析及精度评价。