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基于双尺度体元覆盖密度的TLS点云数据单木识别算法

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针对现有的地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据单木识别算法存在抗噪性差的问题,本文提出一种基于双尺度体元覆盖密度的TLS点云数据单木识别算法.首先选择内蒙古根河林场的兴安落叶松天然次生林为研究对象,利用徕卡C10三维激光扫描仪获取单测站点云数据;然后通过计算双尺度体元覆盖密度滤除非树干点;最后通过分析体元水平坐标(x,y)位置处的体元z值序列确定滤波后点云数据中的单木位置.研究结果表明:该算法二次滤波结果的平均噪声比为1.66％;滤波后保留的单木数量是实际单木数量的88.94％;滤波后点云数据的单木识别率98.3％,漏检率1.69％,过检率0.56％,实际点云数据的单木识别精度为87.43％.与已有的单测站点云数据单木识别的研究相比,本文提出的单木识别算法简单、抗噪性强且单木识别精度更高,这对于实现复杂密集林分样地单测站点云数据单木的准确识别具有重要意义.
Individual Tree Detection Algorithm of TLS Point Cloud Data Based on Voxel Cover Density of Double Scale

王长青、邢万里、邢艳秋、李梦颖、李贝贝

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东北林业大学 森林作业与环境研究中心,哈尔滨 150040

长光卫星技术有限公司,长春 130000

苏州工业园区测绘地理信息有限公司,江苏 苏州 215000

地基激光雷达TLS 双尺度 体元覆盖密度 滤波 单木识别

林业公益性行业科研专项经费国家重点基础研究发展计划项目吉林省科技发展计划项目

2015043192013CB73340420170204036SF

2018

森林工程
东北林业大学

森林工程

CSTPCD
影响因子：1.443
ISSN：1001-005X
年,卷(期)：2018.34(5)
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