[发明专利]一种林地点云数据配准方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种林地点云数据配准方法，其特征在于，所述林地点云数据配准方法包括：

获取机载激光雷达点云数据和地基激光雷达点云数据；

根据机载激光雷达点云数据生成第一数字表面模型以及根据地基激光雷达点云数据生成第二数字表面模型；

分别提取第一数字表面模型中机载激光雷达点云数据的第一树高点集和第二数字表面模型中地基激光雷达点云数据的第二树高点集；

根据第一树高点集和第二树高点集中每个树高点分别在第一数字表面模型和第二数字表面模型中的位置信息和树高确定第一树高点集和第二树高点集中相互对应的树高点，并对第一树高点集和第二树高点集中相互对应的树高点进行第一配准处理；

确定第一配准处理后的第一树高点集中的每一树高点分别与第一配准处理后的第二树高点集中的每一树高点之间的距离，根据第一配准处理后的第一树高点集中的每一树高点分别与第一配准处理后的第二树高点集中的每一树高点之间的距离，确定满足预设距离要求的树高点，并对满足预设距离要求的树高点进行第二配准处理，从而实现林地点云数据的配准。

2.根据权利要求1所述的一种林地点云数据配准方法，其特征在于，根据机载激光雷达点云数据生成第一数字表面模型以及根据地基激光雷达点云数据生成第二数字表面模型，包括：

分别对机载激光雷达点云数据和地基激光雷达点云数据进行地面点识别与滤除处理；

对机载激光雷达点云数据进行坐标转换，获得机载激光雷达转换坐标后的点云数据；

将机载激光雷达转换坐标后的点云数据中的非地面点插值生成第一数字表面模型，将地基激光雷达点云数据中的非地面点插值生成第二数字表面模型。

3.根据权利要求2所述的一种林地点云数据配准方法，其特征在于，利用布料滤波算法分别对机载激光雷达点云数据和地基激光雷达点云数据进行地面点识别与滤除处理。

4.根据权利要求2所述的一种林地点云数据配准方法，其特征在于，对机载激光雷达点云数据进行坐标转换，获得机载激光雷达转换坐标后的点云数据ULS_m的具体公式为：

ULS_m(i)＝ULS_non-ground(i)-mean(ULS_ground)，i＝1，2，…，n；

其中，ULS_non-ground(i)为机载激光雷达点云数据中的非地面点，mean(ULS_ground)为机载激光雷达点云数据中的地面点的平均值。

5.根据权利要求1所述的一种林地点云数据配准方法，其特征在于，根据第一树高点集和第二树高点集中每个树高点分别在第一数字表面模型和第二数字表面模型中的位置信息和树高确定第一树高点集和第二树高点集中相互对应的树高点，并对第一树高点集和第二树高点集中相互对应的树高点进行第一配准处理，包括：

搜索第一树高点集中与第二树高点集中相互对应的树高点，得到机载激光雷达树高点集合Q和地基激光雷达树高点集合P：

Q＝{q₁，q₂，...，q_n}，P＝{p₁，p₂，...，p_n}，其中，集合Q中的每一个树高点与集合P中的每一个树高点一一对应；

计算集合Q和集合P的旋转向量R1和平移向量t1；

根据旋转向量R1和平移向量t1确定第一配准后的树高点tra_Q1：

tra_Q1＝q_i*R1+t1。