[发明专利]一种基于车载激光雷达数据自动提取行道树目标及其林木属性的方法

说明书

本发明公开了一种基于车载激光雷达数据自动提取行道树目标及其林木属性的方法，包括以下步骤：利用商业化软件对原始点云数据进行预处理；根据车载扫描的轨迹点确定道路行驶方向；对预处理后点云建立三维规则格网索引并结合杆状特征提取杆柱状点集；根据杆状地物上部点云的形态差异区分行道树与人造杆目标；采用分层冠幅拟合算法提取并分割树冠相连行道树；结合目标区域的数字高程模型（DEM）信息计算行道树林木属性。本发明在数据处理过程中采用全自动方式，设置好相关参数后就不再需要任何的人为干预，能够高效自动提取城市道路环境下的行道树三维信息：树木的位置、树高、胸径、冠幅、枝下高等，提高城市部件采集和测绘大比例尺地形图生产效率。

技术领域

本发明涉及测绘科学技术领域，具体为一种基于车载激光雷达数据自动提取行道树目标及其林木属性的方法，尤其适用于利用移动测量系统在城市精细化管理中，对园林行道树三维信息的自动化获取。

背景技术

行道树在城市的景观美化和生态环境改善等方面发挥着举足轻重的作用。目前，生态智慧城市建设、无人驾驶系统开发、城市部件采集与更新正在如火如荼地推进中，行道树三维信息作为上述领域中重要的基础数据之一，如何高效、准确地提取行道树目标成为了当前研究的一大热点。因此，研究出一种自动提取行道树目标的方法势在必行，以提高测绘生产效率和智能化水平。三维激光扫描技术是测绘领域内的一项重大技术创新，极大地推动了测绘行业的发展。其中，车载移动测量技术因其获取数据精度高、范围广、速度快的特点而被国内外学者广泛应用于点云数据采集中。

车载移动测量系统配备了激光扫描仪、全球卫星定位系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)、CCD相机等物理器件，并以汽车为主要载体，可在不失机动性的前提下迅速采集测区内的高精度真彩三维点云，这极大提高了测绘数据采集效率，也为各种地物目标的识别提供了高质量的数据源。

发明内容

为解决上述现有技术中存在的不足，本发明提出一种基于车载激光雷达数据自动提取行道树目标及其林木属性的方法。

本发明的目的是这样实现的：

一种基于车载激光雷达数据自动提取行道树目标及其林木属性的方法，包括如下步骤：

第一步，原始点云数据预处理：包括点云分块、地面滤波和DEM生成；在TerraSolid软件中按照自定义的方式将大范围城市道路点云划分为若干子块；利用TerraSolid软件依次对分块点云执行地面滤波操作得到地面点与非地面点，然后基于地面点云生成DEM；

第二步，预处理后点云坐标转换：读取TerraSolid工程文件获取分块点云边界信息，在分块边界点集的约束下结合轨迹点的GpsTime与相邻轨迹点之间的连线斜率计算水平旋转角，然后将点云旋转至道路行驶方向与X轴平行；

第三步，杆柱状点集识别与提取：对目标点云建立三维规则格网索引，以非空格网为研究单元结合地物杆状特征进行空间邻域分析获取杆柱状点集；

第四步，人造杆目标的识别与滤除：第三步中获取到的杆柱状点集内也包含了一部分人造杆点云，主要根据不同杆状地物上部点云的形态差异来区分人造杆与行道树目标；

第五步，相连树冠精细化分割：使用基于规则格网的空间聚类算法提取完整树冠点云，若只有一棵行道树则直接聚类即可，若存在多棵行道树树冠相连的情况，需要在聚类完毕后使用分层冠幅拟合算法分割树冠点云，实现行道树单体的精细化提取；

第六步，行道树属性自动计算与成果输出：在正确提取行道树单体点云的基础上设计相关算子来自动地计算行道树的树高、冠幅、枝下高等林木属性并输出为文本文件和矢量文件。

第二步包括如下子步骤：