激光点云驱动的树木精准三维重建技术提升与应用

该论文《基于点云数据的树木三维重建方法改进》主要探讨了如何利用激光点云数据的详尽和高精度三维信息来提升树木形态结构的精确重建。点云数据在森林参数估算和植物形态建模中扮演着关键角色，特别是对于树木这种复杂三维对象，其精确重建有助于各种应用，如生态学研究、城市规划和园林设计。 论文首先介绍了激光点云数据在森林测量中的优势，强调了它在提供树木三维结构细节上的独特作用。为了进一步提高三维模型的精度，作者团队在现有的PC2Tree软件基础上进行了改进。他们提出了一种综合集成多种算法的方法，包括： 1. 枝叶分割：通过对树木局部点云的主方向相似度和轴向分布密度进行分析，有效地区分了枝干和树叶。这种方法有助于减少混淆，提高重建的准确性。 2. 骨架点提取：采用水平集和最小二乘法技术，从枝干部分提取出关键的骨架点，这些点代表了树木的主要结构。 3. 特征点提取：对于冠层部分，通过下采样策略选取特征点，这些点能反映冠层的几何特性。 4. 三维模型重构：结合骨架点和特征点的拓扑结构，构建出树木的三维模型。这种方法确保了模型的完整性与细节表现。 论文以樟树和无叶鸡蛋花树为例进行了实验验证。在樟树的案例中，自动枝叶分割的精度与手动分割相当，显示了算法的有效性。对于鸡蛋花树，重建模型的精度评估显示，主枝长度和半径的相对误差分别控制在0~8.0%和0~10%，证明了该方法在处理噪声点时的稳健性，以及在解决冠层内部枝干遮挡问题上的优越性。 最后，通过三维模型，研究人员能够准确提取树木的高度、冠幅、胸径和体积等关键参数，这不仅扩展了树木重建模型的应用范围，也为森林管理和城市绿化提供了更为精确的数据支持。这篇论文为基于点云数据的树木三维重建提供了一种创新且精确的方法，对相关领域的科研和实践具有重要意义。