TLS数据驱动的自适应树木胸径估计：圆形椭圆拟合新方法

"基于单站地面激光雷达数据的自适应胸径估计方法" 本文介绍了一种新的自适应胸径估计方法，该方法利用单站地面激光雷达（TLS）数据，特别适用于森林环境中的树木胸径自动化、精确提取。胸径是评估树木生长状况和森林健康的重要指标，对于林业管理和生态研究具有重要意义。 传统的胸径测量通常依赖于人工实地测量，耗时且效率低下。而 TLS 技术则能提供三维点云数据，为非接触式、大规模的胸径估计提供了可能。本文提出的自适应胸径估计方法结合了点云切片和聚类技术，以及圆形和椭圆的自适应拟合算法。 首先，该方法在树木胸高位置对 TLS 数据进行切片，生成横截面的点云数据。接着，通过聚类算法将这些点云数据分组，以便识别出代表树干的点集。对于聚类结果，采用圆形椭圆自适应拟合策略：如果聚类点集符合圆形分布，那么直接使用该点集计算树木的胸径；如果聚类点集呈现椭圆分布，先进行胸高位置的校正，然后再计算胸径。这样可以更准确地适应树木形状的多样性，提高估计精度。 实验部分，研究团队在北京东升郊野公园的人工柳树林中使用 TLS 进行点云数据采集。通过对扫描距离分别为26米和56米的样地进行分析，发现该方法在胸径估计上的均方根误差分别为1.1厘米和1.99厘米，表现优于单纯的圆形拟合方法。特别是在处理椭圆分布的树干点集时，误差降低了4.7%，显示出其在复杂情况下的优越性能。 此方法的应用有助于提高林业清查的效率和准确性，为森林资源监测、生态研究以及森林管理决策提供强有力的数据支持。它结合了遥感技术、地面激光雷达和点云处理的最新进展，是信息技术在林业领域的创新应用，对未来的森林监测和生态保护有着深远的影响。