激光点云数据驱动的单木胸径高效提取算法

"基于激光点云数据的单木胸径提取算法研究，宋珊芸，王佳，使用地面激光雷达扫描技术，通过点云数据预处理，应用改进的Hough变换进行圆检测，以提取树木胸径，研究显示该方法具有高精度。" 这篇论文深入探讨了基于激光点云数据的单木胸径提取算法，旨在优化林业测量中的工作效率和精度。传统的胸径测量方法依赖于接触式工具，如胸径尺和轮尺，这些方法不仅耗时，而且在外业工作中可能面临诸多挑战。而论文提出的新型算法则利用了先进的地面激光雷达扫描技术。 地面三维激光扫描（TLS）系统是该研究的核心工具，它能够生成高分辨率的点云数据，这些数据包含了森林环境中树木的详细三维信息。在获取点云数据后，论文中详述了一系列预处理步骤，包括去除粗差和异常点（"飞点"）、多站点扫描数据的配准以及噪声滤除。这些步骤确保了数据的准确性和完整性。 使用GeomagicStudio软件，研究人员进行了进一步的数据处理，例如选择非连接项、排除体外孤点、去噪和重采样。这些操作有助于从复杂的点云数据中精确分离出单木点云，从而为后续的胸径提取奠定基础。 论文的关键创新在于应用了改进的Hough变换算法来检测树干的圆形轮廓，进而确定圆心和半径。Hough变换是一种常用于检测图像中直线和曲线的数学方法，改进后的版本增强了在点云数据中识别圆的能力。通过这种方法，可以准确计算出单木的胸径，即树干在离地面1.3米处的直径。 将提取的胸径与实际测量值进行对比，结果显示该方法的可行性和高精度。这表明，基于激光点云数据的胸径提取算法可以显著提高林业测量的效率，减少外业工作量，并且提供更精确的树木生长状态评估，对森林资源管理和生态研究具有重要意义。 关键词涵盖了关键技术和概念，如地面三维激光扫描、点云数据、胸径以及Hough变换，这些关键词反映了论文研究的核心内容和技术手段。此研究对于推动林业信息技术的发展，特别是在精准林业领域，具有积极的理论价值和实践意义。