树干与地面点云分类K-means方法的改进

编号 zgly0001656174

文献类型 期刊论文

文献题名 树干与地面点云分类K-means方法的改进

作者 李真  汪沛  张青 

作者单位 北京林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2019年01期

年份 2019 

分类号 TN957.52 

关键词 三维激光扫描  树木点云  K-means聚类方法 

文摘内容 随着激光雷达的发展,树木点云数据的获取更加简便、准确。为了实现树木点云的树干与地面分类,对K-means方法进行改进,通过计算高度和强度直方图确定k值和初始聚类中心点,用高度距离做聚类分析,实现单株树木原始三维点云数据聚类。结果表明:采用MATLAB对香椿树的31 394个点云数据和油松树的14 260个点云数据,分别进行了直方图处理和不同距离的目标函数做聚类分析的试验,得到树木点云数据的分类结果,并与DBSCAN算法和传统K-means算法结果对比分析,说明改进K-means方法,能够使得树干与地面更好的分离,提高了效率;采用改进的K-means方法对12颗树木点云进行应用分析,验证了方法的普适性,最终分类结果达到了树干与地面分离的标准。