【摘 要】
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活立木点云数据三维重建的难点是测量数据海量且庞杂散乱。就单株活立木个体样本而言,树木主干几何形状极其不规整,枝叶分生散乱,由地面激光雷达扫描得到的树干实测数据非常
【机 构】
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农业部儋州热带作物科学观测实验站中国热带农业科学院橡胶研究所,南京林业大学信息科学技术学院,
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活立木点云数据三维重建的难点是测量数据海量且庞杂散乱。就单株活立木个体样本而言,树木主干几何形状极其不规整,枝叶分生散乱,由地面激光雷达扫描得到的树干实测数据非常庞杂散乱。笔者提出了一种新的基于骨架提取的活立木枝干三维建模方法:首先,对地面激光雷达扫描获得的原始点云进行枝叶分离;然后根据Dijkstra距离对枝干点云数据进行分段并提取每个连通部分的骨架;再根据加权的匹配度连接骨架,得到整株活立木完整的骨架;最后用圆柱体拟合出活立木枝干的模型。分别对含笑树和樱花树枝干进行了扫描分析,拟合出含笑树和樱花树的枝干三维模型,并对该算法的效率进行了分析。结果表明,此次研究所用方法在运行时间和占用内存上都优于以往其他方法。
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