基于LiDAR数据的单木提取算法研究

编号 zgly0001733122

文献类型 期刊论文

文献题名 基于LiDAR数据的单木提取算法研究

作者 王瑞瑞  李怡燃  石伟  李文静 

作者单位 北京林业大学精准林业北京市重点实验室  中国科学院地理科学与资源研究所 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2021,36(03)

页码 182-189

年份 2021 

分类号 S758.1 

关键词 机载激光雷达  点云  Ncut  单木分割 

文摘内容 有效了解森林生长变化信息对森林资源的保护以及生态环境的研究具有重要意义。近年来,激光雷达数据是森林清查中主要的LiDAR数据源。但是现有机载LiDAR数据单木分割算法在密集林区应用精度较低,尤其在中下层冠层单木提取精度不高,存在漏检的现象。针对以上问题,采用归一化割(normalized cut, Ncut)方法直接对激光点云数据进行初始分割,然后设定冠层的形状参数与点云数量阈值,利用全局最大值重复Ncut方法,对林区下层冠层进行探测,实现单木的精确提取。结果表明,与只利用归一化割方法提取单木结果相比,本研究方法使单木提取误判率由22.66%降至3.9%,识别率由原先的68.49%提升至86.63%,有效规避了上层冠木对下层遮盖导致的下层单木漏检情况,提高了在冠层中间层和下层树木的识别率,可为今后森林清查、森林资源管理提供分割方法的选择,也为森林分类、单木分割提供样例。