本文選題：胸徑 + 三維激光掃描��； 參考：《安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年02期

【摘要】：胸徑是評價林木生長狀況的重要參數(shù)之一。針對接觸式人工測量自動化程度低和基于點(diǎn)云的現(xiàn)有算法提取樹木胸徑精度不高的問題,提出一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的自動準(zhǔn)確獲取樹木胸徑的新方法。該方法以樹木點(diǎn)云數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用蟻群算法和B樣條曲線擬合技術(shù),實(shí)現(xiàn)樹木胸徑的自動準(zhǔn)確提取。對實(shí)驗區(qū)樹木測量計算,結(jié)果表明,利用該方法提取樹木胸徑的均方根誤差為±0.19 cm,平均絕對誤差為0.15 cm,相對于基于點(diǎn)云的傳統(tǒng)算法提取精度分別提高了50%和60.7%。該方法基于高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了樹木胸徑的無損自動提取,在精準(zhǔn)林業(yè)領(lǐng)域具有推廣價值。
[Abstract]:DBH is one of the important parameters to evaluate the growth of trees. Aiming at the problems of low automation of contact manual measurement and low precision of tree DBH extraction based on point cloud, a new method based on point cloud data is proposed to obtain tree DBH automatically and accurately. This method is based on tree point cloud data and uses ant colony algorithm and B-spline curve fitting technology to realize automatic and accurate tree DBH extraction. The results of tree measurement in experimental area show that the root mean square error and absolute error of the method are 鹵0.19 cm and 0.15 cm respectively, which are 50% and 60.7% higher than those of the traditional algorithm based on point cloud, respectively. Based on the high accuracy point cloud data, the method realizes the automatic and lossless extraction of tree DBH, which is worth popularizing in the field of precision forestry.
【作者單位】： 安徽大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院;中國能源建設(shè)集團(tuán)安徽省電力設(shè)計院有限公司;濱州市技師學(xué)院;
【基金】：國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪局重點(diǎn)實(shí)驗室開放基金資助項目(LEDM2014B02) 安徽省智慧城市與地理國情監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗室開放基金(2016-K-01Y) 安徽大學(xué)研究生學(xué)術(shù)創(chuàng)新研究扶持與強(qiáng)化項目(yqh100252)共同資助
【分類號】：S758;TN249;TP18

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本文編號：2070010