[发明专利]基于激光雷达智能检测树木倒伏的方法

权利要求书

1.一种基于激光雷达智能检测树木倒伏的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤，

采用具有机载激光雷达的飞行器飞临待观测林地；

获取飞行器机载激光雷达数据，将激光雷达数据数据与飞行导航定位数据结合，得到带地理坐标信息的待观测林地的点云数据；

将所述点云数据进行归一化处理；

设置搜寻阈值，使用基于CHM冠层高度模型的分水岭分割算法，得到可能存在树木倒伏区域位置；

基于前一步骤生成种子点，进行地面种子点生长，计算其弯曲角度判断是否为倒伏树木，并返回其坐标信息。

2.根据权利要求1所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，所述飞行器为无人机。

3.根据权利要求2所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，所述飞行导航定位数据的处理包括，

将从地面基准站GPS接收机采集的数据与机载GPS接收机接收的数据进行载波相位差分处理，得到飞行器的三维坐标；

将GPS数据与IMU姿态数据以卡尔曼滤波融合，获得无人机的空间位置以及姿态，

结合航迹数据、激光测距数据，并根据大气校正参数、距离校正参数、激光雷达扫描校正参数、POS误差允许参数，得到激光LAS点云数据。

4.根据权利要求3所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，根据需要对所述激光LAS点云数据进行坐标转换。

5.根据权利要求1所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，所述点云数据的归一化处理，

先利用点云数据生成数字表面模型DSM，再使用布料滤波CSF方法进行地面点的分离，得到数字高程模型DEM；

将DSM与DEM相减的差值则为归一化后的点云数据。

6.根据权利要求1所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，所述设置搜寻阈值，使用基于CHM冠层高度模型的分水岭分割算法，得到可能存在树木倒伏区域位置的步骤，具体包括；

将所述点云数据的高度值提取为灰度图像的灰度值；

设定测地距离阈值，根据所述阈值对所述灰度图像中的像素按照灰度值进行分区；

将进行了分区的灰度图像对应回到点云数据，完成林地树木的分割；

低于所述阈值的林地区域判定为疑似树木倒伏区。

7.根据权利要求6所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，

在疑似树木倒伏区进行基于地面种子点生长，设置生长弯曲阈值，当生长弯曲角度大于生长弯曲阈值时，则判定该树木为倒伏树木。

8.根据权利要求7所述检测树木倒伏的方法，其特征在于，若树木高度小于最小树木高度阈值，则判定其为倒伏。

9.一种基于激光雷达智能检测树木倒伏系统，其特征在于，该系统包括，

无人机，具有机载激光雷达，用于飞临待观测林地，获取待观测林地的点云数据；

计算服务器，接收到由无人机发送的点云数据后，将激光雷达数据数据与飞行导航定位数据结合，得到带地理坐标信息的待观测林地的点云数据，所述将点云数据进行归一化处理；

设置搜寻阈值，使用基于CHM冠层高度模型的分水岭分割算法，得到可能存在树木倒伏区域位置；

基于前一步骤生成种子点，进行地面种子点生长，计算其弯曲角度判断是否为倒伏树木，并返回其坐标信息。

10.一种用于树木倒伏检测的无人机，其特征在于，该无人机具有机载激光雷达，

飞临待观测林地后，采用激光雷达对林地进行扫描观测，

将激光雷达数据数据与飞行导航定位数据结合，得到带地理坐标信息的待观测林地的点云数据；

将所述点云数据进行归一化处理；

设置搜寻阈值，使用基于CHM冠层高度模型的分水岭分割算法，得到可能存在树木倒伏区域位置；

基于前一步骤生成种子点，进行地面种子点生长，计算其弯曲角度判断是否为倒伏树木，并返回其坐标信息。