车载激光扫描点云数据的行道树识别与特征计算方法

"一种基于车载激光扫描点云数据的行道树识别方法，通过网格点密度的分层提取，实现对车载激光扫描数据中行道树的精确识别与特征信息计算，为城市绿化管理提供技术支持。" 车载激光扫描系统在当前的城市近景三维空间信息采集中扮演着关键角色，其高效、精准地获取道路两旁地物的三维信息是其显著优势。本文介绍的方法主要针对车载激光扫描点云数据，目的是从中识别出行道树并提取相关特征信息，如树高和冠幅。 首先，该方法通过建立规则网格来组织点云数据，这一过程有助于后续的点云处理和分析。接着，利用高程信息对点云进行分层，这是因为不同高度的点云对应着地面上不同的物体，而行道树通常位于一定的高度范围内。然后，计算每个网格的点密度，这是识别树木的关键步骤，因为树木通常会形成一个点密度较高的区域。随着层次的递增，逐层提取激光点，通过比较点密度阈值，可以筛选出属于单株行道树的点集。 点云分层提取后，下一步是将这些点集归类为单株行道树。这通常涉及聚类算法，如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）或者基于距离的算法，以确保每一组点都代表一棵独立的树。最后，根据提取的激光点，可以计算每棵树的特征信息，例如，通过计算最高点和地面点之间的垂直距离确定树高，通过分析点云的水平分布估计冠幅。 实际应用中，这种方法在实例验证中表现出良好的性能，能够准确保留单株行道树的激光点并计算其特征。这种方法的贡献在于拓宽了车载激光扫描系统的应用范围，为城市绿化管理和决策提供了更科学、更精确的数据支持。此外，对于城市规划、环境监测以及灾害预警等领域，这种基于点云数据的行道树识别也具有重要价值。 关键词：车载激光扫描系统、点云数据、行道树、分层提取、网格点密度、城市绿化管理。通过这种方法，可以实现对城市绿化植被的精细化管理和评估，有助于提升城市生态环境的质量和可持续性。