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多平台点云数据的单木参数提取精度分析

Precision analysis of single tree parameter extraction for multi-platform point cloud data

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以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取.结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求.

周烨、刘云波、郑丽波、龙泱君

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绍兴文理学院土木工程学院,浙江 绍兴312000

浙江省岩石力学与地质灾害重点实验室,浙江 绍兴312000

浙江省测绘科学技术研究院,浙江 杭州310030

行道树 无人机影像 三维激光扫描 冠层高度模型 分水岭分割算法 树高 冠幅

2021年第一批产学合作协同育人项目

202101096002

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(7)
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