[发明专利]一种背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法

说明书

本发明公开一种背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法，其特点是采用聚类以及圆形拟合算法对单株行道树的点云进行提取，基于公共子图的节点匹配和SVD分解进行不同时相的车载和背包激光平台扫描数据的配准，通过比较不同时相下的体元结果，实现单株行道树三维绿量的自动估算和变化检测。本发明与现有技术相比具有操作简单、效率高、精度高，较好的克服了当前行道树三维绿量研究工作中工作量大、精度较低和变化检测困难的缺陷，为有效解决车载与背包点云数据进行多时相城市街道行道树三维绿量变化检测提供了一套完整、自动、高效的方案，对城市绿地的规划和管理具有重要的指导和现实意义。

技术领域

本发明涉及地理信息与信息技术领域，尤其涉及一种车载与背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法。

背景技术

城市是人类活动聚集的场所，承载着人类生产生活所需的各项功能。城市化进程的不断推进，使得城市生态环境问题愈发严重，谋求城市人类社会与生态环境的和谐共处与协同发展已然成为城市可持续发展的主旋律。城市行道树作为城市生态环境系统和城市景观的重要组成部分，在涵养水源、净化空气、调节城市气候、减弱街道噪音以及净化和美化城市环境等方面作用显著，对保障人类生活和实现城市可持续发展具有不可替代的作用。

传统的二维绿地评价指标例如绿地率、绿化覆盖率、叶面积指数等，能够从宏观上反映一个城市的绿化建设水平，但难以从精细尺度和空间结构上反映城市植被的生态功能和环境效益。三维绿量是植被所有绿色茎叶所占的空间体积，是评价城市植被环境效益的新兴三维量化指标。相对于二维绿化指标，三维绿量以绿化空间体积占比为评价标准，不仅提升了绿化指标计算的空间维度，同时考虑到了不同植物种类和不同绿化植被间的空间结构差异。由于能够准确地反映植物垂直冠层结构，三维绿量更真实地反映出了城市植被的生态效益水平，从而有利于提升城市绿地建设的科学性和可靠性。行道树作为城市植被的重要组成部分，对行道树三维绿量的变化测算显得尤为重要。

目前，三维绿量的测算方式主要包括实地植株样方形态测量、光学遥感反演以及激光雷达测算三种。实地植株样方形态测量采用实地抽样调查方式进行平面量测和立体推算，耗时费力；光学遥感反演方式采用航空影像进行植被参数提取，基于经验“冠高-冠径”方程模型反演出大规模区域的三维绿量，但精度无法保证；激光雷达测算方式凭借在三维结构信息提取方面的优势，采用不规则三角网或者体元方式完成城市植被三维绿量的快速测算，是目前三维绿量的主要测量方式之一。然而，由于激光雷达测算方式所需的数据源主要依靠车载激光扫描方式获得，由于车辆的遮挡以及扫描视角的限制，获取的城市行道树点云并不完整，仅限于城市街道内侧，从而导致计算出的三维绿量不准确。此外，由于季节的变化，以及树木的生长、裁剪、种植都会影响三维绿量的变化，使得已有的方法难以实现对三维绿量的更新和变化检测。背包激光扫描作为目前新型的便携式激光扫描平台，具有轻便易用、受路况影响低等特性，可用于补充车载激光扫描平台获取点云的缺失。然而，由于搭载平台的差异，两种平台获取的点云存在位移，如何快速实现点云的匹配进而实现三维绿量的变化检测仍然是应用中的难点。

现有技术的三维绿量变化检测在解决不同时相、不同激光扫描平台下城市行道树配准难、无法进行三维绿量变化检测的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足而设计的一种背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法，基于不同时相下行道树树干中心不变的前提，采用聚类算法对树干中心和单株树点云进行提取并建立最小生成树，基于公共子图匹配获取不同时相下的车载和背包激光平台点云数据的配准点对，利用SVD分解获取旋转和平移矩阵完成点云配准，在精细体元化的基础上，通过比较不同时相下的体元结果，实现单株行道树三维绿量的自动估算和变化检测，有效解决了车载与背包点云之间的匹配困难，以及多时相下行道树三维绿量变化检测困难问题，进一步促进城市三维绿量的相关研究和应用，对城市绿地的规划和管理具有重要的指导和现实意义。