[发明专利]一种激光雷达单木分块识别方法

摘要

本发明公开了一种激光雷达单木分块识别方法，包括CHM分块、CHM低值凹陷区平滑、CHM树冠顶点识别和CHM树冠边界识别；该激光雷达单木分块识别方法能够对大数据量激光雷达CHM进行处理，高效识别单木树冠边界，用于单木因子提取和林分因子提取的优点。

主权项

1.一种激光雷达单木分块识别方法，其特征在于：包括CHM分块、CHM低值凹陷区平滑、CHM树冠顶点识别和CHM树冠边界识别；CHM分块：按照一定的块尺寸和缓冲区尺寸将CHM分为若干个块，在块边界约束范围内识别树冠顶点，在块和缓冲区约束范围内识别树冠边界；CHM分块约束条件：a.块尺寸要大于单个树冠范围，分块识别算法内存消耗要小于计算机可用内存；b.缓冲区要大于单树冠范围，小于块尺寸；CHM低值凹陷区平滑：比较当前像元高度值与8邻域像元高度值，统计大于当前像元高度值的邻域像元个数N，如果N大于等于5，则表示当前像元位于低值凹陷区，需要进行平滑处理，否则平滑；CHM平滑约束条件：a.CHM平滑仅使用树冠上点；b.CHM树冠上点高度的高于指定阈值；CHM树冠顶点识别：CHM树冠顶点高度大于其它树冠点高度，通过局部最大值算法可以搜索潜在树冠顶点，搜索窗口尺寸采用固定值；搜索窗口尺寸约束条件：a.搜索窗口尺寸大于等于最小冠幅；b.搜索窗口尺寸小于等于树高；CHM树冠边界识别：CHM树冠边界是树冠上最外围的点，树冠顶点与树冠边界之间还存在其它树冠点；判断树冠边界的约束条件：a.树冠半径小于树高；b.树冠边界点高度大于指定阈值；c.树冠边界点高度小于树冠顶点高度；d.树冠边界点高度与树冠顶点高度之比大于指定阈值；e.树冠边界点张角下于指定阈值。