[发明专利]基于点云数据的单树三维建模与形态参数提取的方法

说明书

技术领域

本发明涉及属于农业信息化领域，涉及利用三维扫描仪和摄影测量、计算机视觉技术获取树木的三维表面结构数据（点云），并根据点云数据对树木的三维形态结构进行处理分析和重建的方法，特别是一种基于点云数据的单树三维建模与形态参数提取的方法。

背景技术

准确可靠的植物形态结构数据是实现植物三维几何形态重建和生长过程模拟的基础。只有获得准确的几何形态结构，才能在虚拟环境中生成既符合实际几何尺寸与形态特征、又有一定真实感的植物个体。作为植物界的重要组成部分，由于树木形态结构复杂多变，对其进行真实感三维几何重建成为虚拟森林（植物）环境、虚拟现实研究领域中的普遍关注的对象。如何快速、准确、有效地获取树木个体的三维空间信息（含几何尺度参数、几何拓扑关系），成为树木高逼真度三维建模首要解决的问题。现有的植物对象几何信息获取方法大多是基于手工测量数据和数字设计的手段，传统的数据采集技术速度慢、精度低，在精确性和真实感上难以满足现代植物几何建模与应用的要求。

近年来三维扫描和摄影测量技术的飞速发展，为树木形态结构的参数提取和逼真重建提供了一个全新、有效的数据获取方法。三维扫描技术能够直接获取高精度、高密度的物体表面的三维空间点云数据，具有非接触性、扫描速度快、实时性强、精度高、主动性强、全数字特征等特点。

利用点云数据进行树木参数提取和三维建模，早期的工作利用B样条曲面拟合一系列圆柱模型表达枝干，该法只适用于无叶的、枝干特征典型的树木。近几年来，新的方法不断涌现，可大致分为分步建模方法和直接利用点云数据自动构建三维树木模型两大类。分步建模方法首先从点云中获取树木建模的必要参数，然后将这些参数输入到已有的树木建模软件中构建三维模型；自动方法则在一个系统内部完成建模的全部过程。

由于遮蔽现象以及环境中的干扰，获得的活立木点云通常具有数据缺失、分布不均、含有噪声等特点需要克服；根据此点云数据重建获得的树木三维模型不可避免地会有一些缺失和误差；现有的方法和系统未能提供交互式的手段使用户可以修正更改局部错误的模型。

专利号为ZL201010188292.8，发明名称为“树木点云数据基于分割和自动生长的三维模型重建方法 ”的专利中提出了一种仅利用激光扫描仪的扫描数据，得到忠实于原始实物的三维重建模型的方法，该方法通过数据分割和树枝的细枝的生长获得树木点云数据的重建模型。但是这种重建方法的不足之处，主要在于需要将点云按照主曲率分割为不同的器官，由于点云数据的空间分布不均，该方法在数据点密集的主干部分有效，但在其它遮蔽严重、数据点稀疏区域，其分割效果可能不佳，重建结果受到影响。 

申请号为CN201310014769.4， 发明名称为“一种带叶状态树木形态结构三维重建的方法和系统 ”的专利中提出了一种带叶状态树木形态结构三维重建的方法和系统，实现了带叶状态树形态结构的快速三维重建。但是这种重建方法的不足之处，主要在于需要将点云按照不同的颜色分割为不同的器官，再分别地对各器官进行重建。分割是基于颜色进行的，而颜色数据不是每种数字化仪器都能产生的，即点云数据中可能缺失RGB属性值。 

本发明方法的优点在于可以处理不同来源的点云数据（如地面激光扫描仪、三维扫描仪和摄影测量）；可直接利用原数据对树木枝条进行分级，建立枝干系统，然后利用交互式编辑的方式，增加细枝和叶，弥补因数据缺失而模型不完整的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可以处理不同来源的点云数据；可直接利用原数据对树木枝条进行分级，建立枝干系统，然后利用交互式编辑的方式，增加细枝和叶，弥补因数据缺失而模型不完整的问题的基于点云数据的单树三维建模与形态参数提取的方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于点云数据的单树三维建模与形态参数提取的方法，包括如下步骤，

步骤A：采用地面激光扫描仪获得单棵活立木的点云数据并预处理，构建Kd-tree树数据结构进行数据的存储和管理；

步骤B：确定点云中主干的根节点，建立点云K近邻图，计算各点到根节点的最短距离，按距离将数据分层聚类，计算各聚类层次的中心，从而得到枝干的骨架点；

步骤C：建立枝干骨架点的拓扑结构，对枝干进行分级组织，估算枝干在骨架点位置的半径，使用广义圆柱体对枝干进行三维几何重建形成枝干系统；

步骤D：建立叶三维模型，采用交互式方式在枝干系统上添加叶模型，形成逼真的三维模型；

步骤E：从点云数据中直接提取树高、胸径和冠幅的树木形态结构参数。