[发明专利]一种车载行道树点云分类与特征信息提取方法

说明书

本发明公开了一种车载行道树点云分类与特征信息提取方法，属于移动测量系统道路巡检技术领域。本发明包括以下实施步骤：将原始点云投影至XOY平面上建立二维规则格网索引、计算每个格网内点云高程最小值、结合直方图统计分析法计算得到地面高程、保留非地面点云并完成地面滤波、对非地面点云建立三维规则格网索引、自树干胸径初始高度处以空间八邻域格网检索窗口作为处理单元、计算空间八邻域格网检索窗口内点云所形成的凸包面积与直径、依据上下层特征相似性设置相应判别条件、搜索完整树干点云、建立特定树种的理论生长模型、在生长模型的约束下采用环形邻域分析法实现树冠点云精细化分割、提取完整行道树点云。

技术领域

本发明公开了一种车载行道树点云分类与特征信息提取方法，属于移动测量系统道路巡检技术领域。

背景技术

道路两侧的行道树是城市建设管理中的重要组成部分，其在景观功能、生态功能和意向功能等方面起着积极的作用。其生长情况也是园林部门和城市管理者非常关心的问题，行道树信息包括树株的位置、树高、胸径、冠幅和枝下高等。在实际应用中，树株信息可用于记录树株的位置变化、生长经历、生长趋势，也可用于分析行道树在恶劣天气条件下发生的变化。因此，行道树信息的自动化快速提取是智慧城市建设中不可或缺的环节。

目前，国内外对于城市道路周围行道树的测量提取正在实现由人工测量到车载移动测量的转变。这种转变大大减少了外业工作强度，可以在不影响行车安全的情况下快速获取海量路面点云数据，为城市基础地理信息更新提供数据支撑。

现有技术存在如下不足：行道树点云提取主要采用点云聚类法，这种方法直接将离散的点云分割成独立的点云块，以行道树的几何特征为约束建立相应的语义模型，从点云块中分类出行道树目标，但是在点云分割与聚类过程中容易受周围邻近地物影响且计算量偏大。

发明内容

本发明公开了一种车载行道树点云分类与特征信息提取方法，以解决现有技术在行道树点云提取中容易受周围邻近地物影响且计算量偏大的问题。

一种车载行道树点云分类与特征信息提取方法，包括以下步骤：

S1.将原始点云投影到XOY平面上，建立二维规则格网索引，统计每个非空格网内点云高程的最小值，结合频率分布直方图统计分析地面点云高度分布，分离出非地面点，完成地面滤波；

S2.以测区内行道树平均胸径为尺度，对非地面点云建立三维规则格网索引，实现格网化，若非空格网内点云数量小于5，则作为噪声点滤除；

S3.以树干胸径高度处的非空格网为中心，建立八邻域格网检索窗口，即格网移动检测窗口，分别向上和向下进行生长；在生长过程中计算八邻域格网检索窗口内点云所形成凸包的面积与直径，进行树干形态学分析，根据树干的几何特征设定相应的生长终止条件，提取完整的行道树树干部分点云；

S4.通过理查德方程建立行道树胸径-冠幅理论生长模型，以树干所在格网为中心进行环形邻域分析，判断其多个环形邻域格网中是否有点云，排除人造杆目标的干扰，提取完整行道树树冠点云。

步骤S1包括如下子步骤：

S1.1.统计每个非空格网内点云高程的最小值，形成高程最小值集合Z_i，其中，i＝1，2，……，k；

S1.2.获取高程最小值集合Z_i的取值区间[Z_min，Z_max]，并将上述区间等距划分为若干小区间，统计落入每个小区间内点的个数，生成对应的频率分布直方图；

S1.3.获取频率分布直方图中峰值区间所对应的点云高程，即地面点高程Z_ground，将原始点云中高程值小于Z_ground的点云滤除，完成地面滤波，保留非地面点。

步骤S3包括如下子步骤：