地面激光雷達(dá)(Terrestrial Laser Scanning,TLS)可以獲得高精度與高層次的幾何數(shù)據(jù),其已經(jīng)廣泛應(yīng)用于林分參數(shù)提取、樹(shù)干提取、單木分割與建模及生物量估計(jì)等研究。將地面激光雷達(dá)點(diǎn)云快速標(biāo)記為地面、樹(shù)干與枝葉三個(gè)類別可為上述研究奠定基礎(chǔ),所以研究林分點(diǎn)云分類具有重要意義。本研究分別提出了基于特征選擇的定近鄰特征與動(dòng)態(tài)近鄰特征的逐點(diǎn)分類技術(shù),同時(shí)提出了基于多尺度分割的點(diǎn)云分類算法。定近鄰特征通過(guò)逐點(diǎn)計(jì)算160個(gè)近鄰點(diǎn)特征獲得;考慮到局部點(diǎn)云特征熵較小的點(diǎn)集三維結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定,本研究在設(shè)定的近鄰搜索數(shù)量區(qū)間內(nèi)逐點(diǎn)搜索近鄰計(jì)算特征熵動(dòng)態(tài)確定最優(yōu)近鄰數(shù)量計(jì)算特征;在較小的體素空間中點(diǎn)云多屬于同一類別,小尺度可將空間中分布較近的點(diǎn)云分割開(kāi),大尺度可以將連通域較大的分割到同一體素中,本研究引入了多尺度分割計(jì)算點(diǎn)特征,這樣可有效提高特征計(jì)算效率。本研究的點(diǎn)云分類任務(wù)全部基于特征選擇展開(kāi),所以在進(jìn)行林分點(diǎn)云分類之前,本研究使用了基于xgboost分類器的特征選擇技術(shù)從19個(gè)經(jīng)驗(yàn)特征中選擇了 6個(gè)能夠保證分類器表現(xiàn)的特征。將特征選擇獲得的6個(gè)特征應(yīng)用于基于定近鄰特征、動(dòng)態(tài)近鄰特征與多尺度特征的林分點(diǎn)云分類中分類器的測(cè)試準(zhǔn)確率分別為95.51%、95.19%與95.94%,試驗(yàn)表明本研究的點(diǎn)云分類方法可以應(yīng)用地面激光雷達(dá)林分點(diǎn)云分類任務(wù)。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S758.53;TN958.98
【部分圖文】：

本研宄數(shù)據(jù)用地面激光雷達(dá)（見(jiàn)表２－１）掃描蒙古櫟人工林樣地獲取，樣地尺寸為??２０ｍ＊２０ｍ，掃描時(shí)間為２０１６年６月１日，掃描樹(shù)型完整，點(diǎn)間距最小為２?ｍｍ。數(shù)據(jù)采??集過(guò)程中共架設(shè)５個(gè)掃描站（見(jiàn)圖２－ｌａ），站間平均間距２０?ｍ，其中＼掃描站設(shè)為３６０°??全景掃描，其余４站為定向掃描。該蒙古櫟人工林（見(jiàn)圖２－ｌｂ）地勢(shì)平坦、樹(shù)種單一且??垂直結(jié)構(gòu)較好、林分單木間隔為３?ｍ左右，枝葉間存在遮擋，灌木較少，林分平均密度??為２５００株／ｈｍ２，平均樹(shù)高與胸徑分別為９．９８?ｍ與１３．５５?ｃｍ。??人Ｌ＊??（ａ）?（ｂ）??圖２－１?（ａ）掃描站布設(shè)；（ｂ）蒙古櫟人工林??Ｆｉｇ．２－１?（ａ）?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｓｃａｎｎｉｎｇ?ｓｔａｔｉｏｎ；?（ｂ）?Ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｍｏｎｇｏｌｉａｎ?ｏａｋ??表２－１三維激光掃描儀技術(shù)參數(shù)??８??

號(hào)后處理單元組成，在工作過(guò)程中激光掃描儀通過(guò)處理單元對(duì)發(fā)射脈沖與接收掃描目標(biāo)??的反射脈沖處理分析獲取掃描對(duì)象的空間位置、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、反射強(qiáng)度等信息實(shí)現(xiàn)目標(biāo)探??測(cè)。在本研宄中，５站數(shù)據(jù)坐標(biāo)系均由相對(duì)獨(dú)立的笛卡爾坐標(biāo)系定義（見(jiàn)圖２－２），坐標(biāo)??原點(diǎn)０為掃描儀中心所在的空間位置，ＸＹ軸互相垂直，其所確定的平面為水平平面，??Ｚ軸指向由右手法則確定。使用激光雷達(dá)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，若空間中存在一點(diǎn)Ｐ，其在??上述坐標(biāo)系中的空間距離為０Ｐ，那么Ｐ點(diǎn)的空間坐標(biāo)即為０Ｐ向量在ＸＹＺ軸三個(gè)方向??上的分量。??個(gè)２??ｙ?Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）??／??／??／??／??／??／??／??乙?＾??Ａ?ｙ??Ｚｘ??圖２－２數(shù)據(jù)坐標(biāo)系??Ｆｉｇ．２－２?Ｄａｔａ?Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?Ｓｙｓｔｅｍ??點(diǎn)是激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的基本單位，其可以用一個(gè)多維向量表示，這個(gè)向量中可包含反??射脈沖的空間位置、點(diǎn)顏色與反射強(qiáng)度等信息。在本研宄中我們主要關(guān)注回波的空間位??９??

圖４－１決策樹(shù)模型??Ｆｉｇ．４－１?Ｄｅｃｉｓｉｏｎ?ｔｒｅｅ?ｍｏｄｅｌ??隨機(jī)森林的由多個(gè)決策樹(shù)構(gòu)成，決策樹(shù)（見(jiàn)圖４－１）是一個(gè)二分查找樹(shù)其由多個(gè)節(jié)點(diǎn)??１６??
【參考文獻(xiàn)】

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1 李丹;龐勇;岳彩榮;趙旦;徐光彩;;基于TLS數(shù)據(jù)的單木胸徑和樹(shù)高提取研究[J];北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

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1 黃曉峰;自動(dòng)泊車系統(tǒng)最優(yōu)軌跡決策及控制算法研究[D];吉林大學(xué);2018年

2 陳九昊;基于高精度數(shù)字地面模型的航行安全評(píng)估系統(tǒng)研究[D];中國(guó)民用航空飛行學(xué)院;2018年

3 張雷;自動(dòng)駕駛汽車視覺(jué)導(dǎo)航理論研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2005年

本文編號(hào)：2841820