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基于变尺度格网索引与机器学习的行道树靶标点云识别 被引量：8
1
作者 李秋洁 郑加强 +2 位作者 周宏平 陶冉 束义平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期32-37,共6页
针对行道树连续喷雾施药方式严重污染环境,果园对靶施药技术难以推广至复杂城区环境等问题,应用车载2D LiDAR获取街道三维点云数据,研究行道树靶标识别方法。构建变尺度格网点云索引结构,实现邻域快速搜索及点云在线处理;提取高程、深... 针对行道树连续喷雾施药方式严重污染环境,果园对靶施药技术难以推广至复杂城区环境等问题,应用车载2D LiDAR获取街道三维点云数据,研究行道树靶标识别方法。构建变尺度格网点云索引结构,实现邻域快速搜索及点云在线处理;提取高程、深度、密度、协方差矩阵等11个点云球域特征,分析特征分布特性,采用基于径向基核函数的支持向量机算法融合特征,学习树冠点云分类器;采用FIFO缓冲区保存点云帧序列,实现行道树靶标在线识别。实验结果表明,该方法能够实现行道树靶标精确识别,在测试集上的分类错误率小于0.8%,检出率大于99.4%,虚警率小于0.9%,鉴别力最强的4个特征从高到低依次是高程均值、深度均值、高程范围和高程方差。 展开更多
关键词 对靶喷雾 行道树识别 2D LI DAR 点云索引 点云分类
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利用LiDAR离散点云估测针叶林叶面积指数 被引量：14
2
作者 尤号田 邢艳秋 +2 位作者 王铮 孙小添 王萌 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期41-47,共7页
通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OG... 通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OGF模型最好,拟合相关性R=0.897,预测精度p=0.959;多变量预测模型结果差异不大,拟合相关性均>0.905,估测精度均>0.957。同时为了验证模型的推广性,对点云数据进行随机稀释操作获得4种不同密度的点云数据,分别用于验证点云密度对OGF模型及OGF与LPI组合模型的影响,结果表明点云密度对模型结果的影响不大,即使在0.125倍点云密度时模型仍能较好的估测针叶林叶面积指数,满足生产需要。 展开更多
关键词 小光斑激光雷达 离散点云 叶面积指数 针叶林 多变量模型 点云密度
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三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法 被引量：11
3
作者 孙殿柱 刘健 +1 位作者 李延瑞 孙永伟 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期86-91,共6页
提出一种三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法,该算法改进R*-tree建立三维散乱点云的空间索引结构,采用动态扩展空心球算法获取样点的k近邻点集,通过偏心扩展和自适应扩展获取样点拓扑近邻参考数据,生成该局部点集的Voronoi图,... 提出一种三维散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集查询算法,该算法改进R*-tree建立三维散乱点云的空间索引结构,采用动态扩展空心球算法获取样点的k近邻点集,通过偏心扩展和自适应扩展获取样点拓扑近邻参考数据,生成该局部点集的Voronoi图,查询样点Voronoi邻域获取样点拓扑近邻点集。通过算法时间复杂度分析及相关实验,证明该算法可快速、准确地获取任意复杂散乱点云的Voronoi拓扑近邻点集。 展开更多
关键词 三维散乱点云 空间索引结构 偏心扩展 自适应扩展 Voronoi拓扑近邻
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十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究 被引量：4
4
作者 李健 雷随 +1 位作者 田智慧 马玉荣 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期115-120,共6页
三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,... 三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。 展开更多
关键词 点云 空间索引 数据库 可视化
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一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法 被引量：14
5
作者 李鹏程 王慧 +2 位作者 刘志青 刘忠滨 石斌 《测绘科学技术学报》 北大核心 2011年第4期274-277,282,共5页
运用数学形态学的机载激光雷达点云滤波方法一直在不断发展,Keqi Zhang方法是其改进方法之一。针对Keqi Zhang方法对原始点云数据造成内插误差的不足,提出了一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法。该方法直接在扫描线上进行数... 运用数学形态学的机载激光雷达点云滤波方法一直在不断发展,Keqi Zhang方法是其改进方法之一。针对Keqi Zhang方法对原始点云数据造成内插误差的不足,提出了一种基于扫描线的数学形态学LiDAR点云滤波方法。该方法直接在扫描线上进行数学形态学开运算,并对扫描折线问题进行有效处理。3个测区的试验结果和滤波指标统计表明,该方法可以有效达到滤波效果。 展开更多
关键词 激光雷达 扫描线 数学形态学 点云滤波 滤波评价指标
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基于局部点云的苹果外形指标估测方法 被引量：7
6
作者 王浩云 闫茹琪 +3 位作者 周小莉 马仕航 胡皓翔 徐焕良 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期205-213,共9页
为了获取果实生长期的外形参数指标,监控果实发育状况,提出了一种基于局部点云的苹果外形指标估测方法。该方法可以通过局部点云数据估测苹果的体积、高度、直径等外形指标参数。利用椭球曲面方程构建苹果几何模型,并计算苹果几何模型... 为了获取果实生长期的外形参数指标,监控果实发育状况,提出了一种基于局部点云的苹果外形指标估测方法。该方法可以通过局部点云数据估测苹果的体积、高度、直径等外形指标参数。利用椭球曲面方程构建苹果几何模型,并计算苹果几何模型的高度、直径、体积。使用Kinect V2相机从任意角度获取点云数据,采用直通滤波法去除点云数据的背景,用包围盒算法精简点云得到苹果局部点云数据后,采用粒子群算法将苹果局部点云数据与苹果模型进行空间匹配,并用遗传算法求解苹果最优匹配模型的参数,利用苹果最优匹配模型参数估测与其匹配的真实苹果的外形指标。实验采集了250个苹果顶部、侧面和底部的局部点云数据,使用本文方法分别估测了250个苹果在3个角度下的外形指标,并对估测值与真实值进行线性回归分析,各个指标的线性回归拟合度R^2均高于0. 7。其中,侧面拍摄时拟合效果最好,R2最高为0. 948。在各个角度下苹果体积估测的平均误差不大于16. 16 mL,高度估测的平均误差不大于2. 92 mm,直径估测的平均误差不大于2. 35 mm,估测结果的平均误差较小,在允许误差范围内。实验结果表明,基于局部点云的苹果外形指标估测方法具有较强的实用性。 展开更多
关键词 苹果 局部点云 外形指标 估测 Kinect相机 三维测量
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基于曲面分割的三维点云物体识别 被引量：7
7
作者 魏永超 刘长华 杜冬 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2268-2273,共6页
提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进... 提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性. 展开更多
关键词 物体识别 三维点云 测地距离 形状索引 迭代最近点
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基于距离图像的分块曲面LiDAR点云滤波方法 被引量：4
8
作者 李鹏程 王慧 +2 位作者 张勇 王利勇 刘志青 《测绘科学技术学报》 北大核心 2010年第6期443-445,共3页
机载激光雷达点云滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是国内外研究的热点。这里采用区块索引机制对激光雷达点云进行分块曲面滤波;利用距离图像的像素位置信息指导分块数的确定。试验结果表明,该方法可有效滤除非地面点,从而保留地... 机载激光雷达点云滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是国内外研究的热点。这里采用区块索引机制对激光雷达点云进行分块曲面滤波;利用距离图像的像素位置信息指导分块数的确定。试验结果表明,该方法可有效滤除非地面点,从而保留地面部分点云,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 点云数据 距离图像 区块索引机制 点云滤波 分块数
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一种新的散乱点云数据多级空间索引 被引量：7
9
作者 赵江洪 王继伟 +1 位作者 王晏民 郭明 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2015年第12期1450-1455,共6页
散乱点云数据具有数据量大(海量性)、数据表达精细(高空间分辨率)、空间三维点之间无拓扑关系(散乱性)等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理(如去噪、配准、分割等)。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的... 散乱点云数据具有数据量大(海量性)、数据表达精细(高空间分辨率)、空间三维点之间无拓扑关系(散乱性)等特征,在对其进行应用前必须进行数据预处理(如去噪、配准、分割等)。而在这些数据处理过程中需频繁的进行邻域查找,如果没有高效的查询索引机制,很难实现数据自动处理。因此,如何进行数据的组织和索引,以提高后续邻域检索和查询等操作的速度,是目前点云数据处理中的一个研究热点。针对现有点云数据采用的空间索引方式的优缺点,本文提出了一种多级格网和KD树混合的空间索引,该索引提出变分辨率格网索引与KD树的混合索引模式,简称Multi Grid-KD树索引。该方法在保持网格索引算法实现简单查询效率高等优点的同时,解决了单一分辨率数据冗余的问题。以故宫太和殿的点云数据为例,对本文提出的Multi Grid-KD树索引算法和KD树、八叉树等经典算法做对比。结果表明,本文索引方法在最邻近点查询以及四邻域查询的效率上均优于KD树,以及八叉树索引。 展开更多
关键词 点云 空间索引 邻域查询 KD树 八叉树
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点邻域尺度差异描述的点云配准算法 被引量：9
10
作者 陆军 陈坤 范哲君 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期128-134,共7页
针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺... 针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 点云配准 点邻域尺度差异 形状指数 二重筛选 全局最优
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大规模点云数据的二维与三维混合索引方法 被引量：27
11
作者 王晏民 郭明 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期605-612,共8页
为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大... 为提高点云查询效率和按需提取数据,提出一种二维与三维混合索引的大规模点云数据管理方法。采用二维四叉树和三维最小外包盒结构管理原始点云,以3D-R树管理多站点云,利用对象关系数据库管理全部点云模型和相关属性数据。利用古建筑大规模点云数据在微机上实现了点云模型的数据存储与可视化。结果表明本方法能够管理超过10 GB级的点云模型数据和十亿级有效点,数据可视化效率较高。 展开更多
关键词 地面激光雷达 大规模点云数据 空间索引 细节层次
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一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法 被引量：6
12
作者 谢洪 胡晓斌 龚珣 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2017年第3期17-21,79,共6页
为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了... 为了高效支持大范围车载移动激光扫描海量点云数据的可视化及后续处理,提出了一种联合全球统一划分瓦片索引的车载海量点云管理与调度方法。在分析车载点云空间分布特性基础上,有机联合瓦片索引及随机采样八叉树等空间索引结构,建立了一套面向海量车载移动扫描点云的高效管理及调度机制。试验证明,该方法能够高效支持大范围海量车载点云数据的调度、交互及动态更新等过程,并能够有效地支撑分割、分类等后处理过程。 展开更多
关键词 车载移动扫描 海量点云数据 瓦片索引 管理与动态调度
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基于渐进式形态学滤波提取LiDAR地面点的方法研究 被引量：4
13
作者 徐静波 许捍卫 +1 位作者 张明希 于艳超 《工程勘察》 2016年第3期51-54,68,共5页
点云滤波是LiDAR制图应用中的一个重要模块,即从地形测量点云中分离出地面点与非地面点。在GIS空间分析和空间关系运算的基础上,提出了以空间格网索引结构组织离散点云的方法。同时建模实现对离散点云处理的渐进式形态学滤波算法,最后... 点云滤波是LiDAR制图应用中的一个重要模块,即从地形测量点云中分离出地面点与非地面点。在GIS空间分析和空间关系运算的基础上,提出了以空间格网索引结构组织离散点云的方法。同时建模实现对离散点云处理的渐进式形态学滤波算法,最后通过定量分析论证了滤波算法的可行性以及滤波效果。 展开更多
关键词 点云数据 空间索引 渐进式滤波 算法 精度
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海量3D点云数据压缩与空间索引技术 被引量：7
14
作者 赵尔平 刘炜 党红恩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期146-151,193,共7页
针对3D模型中海量点云数据压缩与空间索引低效问题和漫游过程中相邻两次查询窗口重叠是大概率事件问题,提出邻点差值渐进压缩和基于裁剪重叠区域进行冗余处理的R树空间索引方法。首先,利用八叉树对3D模型进行空间剖分,借助Morton码对每... 针对3D模型中海量点云数据压缩与空间索引低效问题和漫游过程中相邻两次查询窗口重叠是大概率事件问题,提出邻点差值渐进压缩和基于裁剪重叠区域进行冗余处理的R树空间索引方法。首先,利用八叉树对3D模型进行空间剖分,借助Morton码对每个叶节点管理的点云数据排序,按照R树叶节点的外接立方体大小对数据进行分块,计算块内相邻点数据差值,以块为单位渐进压缩差值,批量读取这些数据块创建R树;其次,借助上次查询窗口范围计算本次查询有效范围;最后,给出基于R树索引的点云数据查询方法。该方法使点云数据压缩率提高了26.61个百分点,并能实现流式传输,同时减少了I/O开销,使其查询性能提高了35.44%,数据冗余减少了16.49个百分点。实验结果表明,所提方法在3D虚拟旅游、数字城市等系统具中有明显优势。 展开更多
关键词 虚拟旅游 3D点云数据 差值压缩 动态索引 R树
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基于LiDAR离散点云能量信息的针叶林叶面积指数反演方法 被引量：4
15
作者 尤号田 邢艳秋 +2 位作者 王铮 霍达 王蕊 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期39-44,共6页
叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,... 叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。 展开更多
关键词 针叶林 叶面积指数 离散点云 拟合波形 能量参数
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散乱点云切片数据快速获取与优化 被引量：3
16
作者 孙永伟 孙殿柱 +1 位作者 朱昌志 朱宗伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1514-1518,共5页
为快速准确地获取散乱点云切片数据,以较少数据准确表达模型型面特征,提出一种散乱点云切片数据获取及优化算法.该算法基于散乱点云动态索引实现切片数据快速获取,对所获切片数据建立极坐标系,分别基于极角阈值与极径阈值实现切片数据... 为快速准确地获取散乱点云切片数据,以较少数据准确表达模型型面特征,提出一种散乱点云切片数据获取及优化算法.该算法基于散乱点云动态索引实现切片数据快速获取,对所获切片数据建立极坐标系,分别基于极角阈值与极径阈值实现切片数据区域划分与轮廓分离.通过依次连接各区域相同轮廓数据形心实现切片数据的精简与排序,生成精确有序的单轮廓或多轮廓切片数据.实例证明,该算法可应用于各种复杂散乱点云的切片数据快速、精确获取与优化处理,对有效提高参数曲线、曲面重构效率与精度具有重要意义. 展开更多
关键词 散乱点云 切片数据获取 动态索引 极角区域划分 轮廓分离 精简与排序
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结构光检测点云精简与重构参数自动调节方法 被引量：4
17
作者 李茂月 赵伟翔 +1 位作者 马康盛 王飞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期122-130,共9页
针对薄壁叶片的点云扫描采样会产生特征消失、三角重构会产生孔洞现象的问题,提出一种改进的点云精简以及重构的方法。首先,根据法向量夹角阈值和欧氏距离提取叶片外轮廓;其次,计算点云的平均曲率和高斯曲率,设定阈值对点云划分子集,采... 针对薄壁叶片的点云扫描采样会产生特征消失、三角重构会产生孔洞现象的问题,提出一种改进的点云精简以及重构的方法。首先,根据法向量夹角阈值和欧氏距离提取叶片外轮廓;其次,计算点云的平均曲率和高斯曲率,设定阈值对点云划分子集,采用索引空间法对点云数据进行精简;然后,采用贪婪算法针对距离阈值系数和三角形参数对叶片点云进行实验分析,得出没有孔洞的贪婪三角参数经验值;最后对距离阈值系数和点云平均间距拟合出关系式,实现贪婪重构的参数自动调节。实验结果表明,在总体精简率为90%左右时,相较于另外两种方法,标准偏差分别下降了26.45%和19.92%,外轮廓尺寸平均偏差分别下降了79.81%和47.97%。按照提出的方法设置重构参数,重构质量良好,对薄壁叶片实现在机智能加工检测具有良好的应用参考。 展开更多
关键词 点云精简 三角重构 索引空间 参数调节 薄壁叶片
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一种四叉树与KD树结合的海量机载LiDAR数据组织管理方法 被引量：21
18
作者 杨建思 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期918-922,共5页
针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高... 针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高效的查询与显示。利用敦煌地区约10亿点的激光雷达数据进行了验证,达到30帧/s的显示效率,为大规模点云数据的可视化奠定了基础。 展开更多
关键词 LIDAR 点云数据 四叉树 KD树 混合索引
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顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法 被引量：4
19
作者 李佳 王明果 +2 位作者 王云川 詹顺 段平 《生态科学》 CSCD 2022年第5期11-18,共8页
采用无人机影像进行绿地信息分类时,常利用影像光谱、纹理、形状等分类特征,忽视了通过无人机影像生成点云构建的数字表面模型(Digital surface model,DSM)和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)差异特征。基于此,提出一种顾及... 采用无人机影像进行绿地信息分类时,常利用影像光谱、纹理、形状等分类特征,忽视了通过无人机影像生成点云构建的数字表面模型(Digital surface model,DSM)和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)差异特征。基于此,提出一种顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法。方法首先基于摄影测量理论对研究区无人机影像进行空三计算,并生成点云,在此基础上构建DSM、DEM和数字正射影像(Digital Orthophoto Map,DOM);然后,利用DSM和DEM模型构建地物高度差异模型(normalized Digital Surface Model,nDSM);最后,利用可见光波段差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)对DOM进行植被与非植被分类,并结合nDSM对植被进行分类。以昆明市呈贡区白龙潭公园为研究区进行绿地信息分类,Kappa系数精度达到0.862,实验表明本文的方法对城市绿地调查具有实际意义。 展开更多
关键词 绿地分类 无人机 可见光植被指数 点云
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基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究 被引量：2
20
作者 谢杰 邢艳秋 +3 位作者 尤号田 田昕 安立华 姚松涛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期26-33,共8页
森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于... 森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。 展开更多
关键词 叶面积指数 机载激光雷达 回波类型 激光穿透指数 点云能量信息 点云数量信息
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