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[发明专利]一种自下而上的点云单木分割方法及系统-CN202211139028.4在审
发明人：李少达;贾文惠;谭骏祥;王祥军;刘健飞;杨容浩;包栎炀;邹婷 -专利权人：成都理工大学;中国热带农业科学院橡胶研究所;成都奥伦达科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及三维点云技术领域，公开了一种自下而上的点云单木分割方法及系统，通过无人机激光雷达，采集盛叶期的橡胶树林形成盛叶期初始数据，采集落叶期的橡胶树林形成落叶期初始数据；分别对盛叶期初始数据和落叶期初始数据进行预处理，得到盛叶期点云数据和落叶期点云数据；将两期点云数据按位置进行分块形成多组橡胶林点云数据；针对每组落叶期橡胶树林点云数据自下而上进行垂直分层，并根据对林下低矮植被进行剔除工作；采用自下而上的单木分割方法实现落叶期橡胶树的单木分割；盛叶期的点云数据在落叶期单木分割的基础上，以落叶期单木基本骨架点云为初始计算数据，实现盛叶期橡胶树的单木分割。本发明形成的单木点云数据更加精准。
一种自下而上点云单木分割方法系统

[发明专利]基于深度语义分割-聚类的复杂RGB点云场景单木提取方法-CN202310627111.4在审
发明人：夏凯;李骋;冯海林 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度语义分割‑聚类的复杂RGB点云场景单木提取方法，具体包括：无人机图像采集和点云数据合成；基于深度点云语义分割网络实现树木点云的语义分割；基于语义分割的分类标签提取树木点云，并进行点云去噪；基于点云聚类的单木点云提取。本发明可以在复杂场景中有效提取指定树种的单木点云，能够为后续单木结构的提取、森林生物量的反演以及森林三维模型的构建提供强有力的支撑。
基于深度语义分割复杂 rgb 场景提取方法

[发明专利]一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法-CN202310702126.2在审
发明人：李中山;季良辉 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：包括以下步骤：S1.获取稀疏森林点云数据，进行网格分块；S2.对数据预处理；S3.生成森林点云密度图，构建单木树冠图像目标检测训练集和测试集；S4.构建实时目标检测模型，得到网络结构；S5.对点云密度图进行检测，获取单木树冠的轮廓区域，并获取单木点云；S6.对单木平均树高和单木平均胸径进行估测。本发明的有益效果在于：以森林点云为输入数据，通过转化为密度图进行实时图像目标检测，以图像目标检测获取单木点云的方法来高效估测森林参数信息，能够达到较高的实时性，无论是对于稠密森林场景还是稀疏森林场景都能够有效的识别树冠，达到提取单木点云的目的。
一种基于实时目标检测网络森林参数估测方法

[发明专利]一种基于融合LiDAR点云数据的单木分割方法-CN202210766380.4在审
发明人：汤立凡;牛运丰;张昊;华蕊 -专利权人：江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T7/187 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合LiDAR点云数据的单木分割方法。基于融合LiDAR点云数据的单木分割方法包括如下步骤：首先对预处理过后的地基LiDAR和机载LiDAR数据进行配准，完成数据的融合；通过点云滤波算法生成高精度的数字地面模型，进而归一化点云的分布，剔除地形对森林分布的影响；再结合插值算法生成冠层高度模型，利用局部最大值滤波器探测树顶；然后利用基于点云的聚类算法进行分割，得到树木单体；最终采用探测率、准确率和F得分的评价指标评估分割精度。基于LiDAR点云数据的单木分割方法可以高效、高精度的实现森林点云数据的单木提取，方便后续开展单木参数反演工作。
一种基于融合 lidar 数据分割方法

[发明专利]一种基于图论的单木点云枝叶分离方法-CN202210642833.2在审
发明人：李世华;田志林 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明属于地面激光雷达点云数据处理技术领域，具体涉及一种基于图论的单木点云枝叶分离方法。本发明基于地面激光雷达获取的多站扫描单木点云数据，依次经历构建图、分层聚类、初始枝干提取和最终枝干提取，建立用于区分单木点云枝叶组分的单木点云枝叶分离方法。本发明充分利用了图的最短路径信息，不依赖先验知识和机器学习，在保证分类精度的同时具有精简高效的特点，为单木点云进行枝叶分离提供了一种新的思路，并可进一步应用于森林参数提取、智慧林业、植被辐射传输建模等领域
一种基于单木点云枝叶分离方法

[发明专利]一种使用点云数据的树干胸径的提取方法和系统-CN202310007361.8在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：北京数字绿土科技股份有限公司;武汉绿土图景科技有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开一种使用点云数据的树干胸径的提取方法和系统，其中，树干胸径的提取方法包括：使用三维激光雷达扫描目标林木区域，得到目标林木区域的点云数据；根据点云预处理算法对目标林木区域的点云数据进行数据预处理，得到不同高度层次的点云数据；对不同高度层次的点云数据进行滤波操作，得到滤除非树干点后的点云数据；对滤除非树干点后的点云数据进行树干分割和过滤，得到分割后的单木点云；沿竖直方向对单木点云进行分层，根据单木点云每一层的胸径计算得到单木点云对应的树干胸径
一种使用数据树干胸径提取方法系统

[发明专利]一种基于点云数据的单木分割方法及装置-CN201711466171.3在审
发明人：郭彦明 -专利权人：北京数字绿土科技有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于点云数据的单木分割方法及装置，能够提升单木分割精度。包括：基于地基激光雷达扫描获取的点云数据构建数字高程模型；基于所述数字高程模型对所述点云数据进行归一化，在所述归一化的点云数据中提取预定高度胸径的点云数据，基于提取的点云数据获取所述胸径的圆心位置；依据所述胸径的圆心位置以及设定的聚类算法进行单木分割
点云数据单木分割胸径数字高程模型圆心位置归一化激光雷达扫描聚类算法构建地基申请

[发明专利]一种单木建模方法、装置和存储介质-CN201910625385.3有效
发明人：周佛灵 -专利权人：广州启量信息科技有限公司
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种单木建模方法、装置和存储介质。所述方法包括：对目标林区的森林点云数据进行单木剪裁，并抽取部分单木点云数据作为样本数据集；利用预先设计的基于2.5D曼哈顿距离模型训练所述样本数据集，得到目标林区模型；分别将全部所述单木点云数据输入所述目标林区模型利用本发明所构建的单木模型，能够使得将所有真实的单木样本点云输入该单木模型即可得到该类树种的参考形态，并从该形态中提取算法所需的参数阈值，达到去经验阈值化。
一种建模方法装置存储介质

[发明专利]基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法-CN201911130010.6有效
发明人：胡磊 -专利权人：武汉航测空间信息技术有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明属于森林资源经营管理和动态监测领域，公开了一种基于单木分割的地面和机载LiDAR点云配准方法，包括以下步骤：步骤一、进行LiDAR点云预处理；步骤二、获取二维高程投影影像；步骤三、利用Hough变换圆检测法检测出单木数据；步骤四、利用种子区域增长法，得单木点图像；步骤五、将步骤四所得的单木点图像转换成对应的三维点云数据；步骤六、基于单木中心的ICP配准参数计算；步骤七、进行配准，并对配准结果进行精度评价。在点云配准过程中，采用了基于单木分割的ICP算法进行精细配准，减少了用于计算配准参数的点云数量，在保证精度的前提下，大大提高了算法的效率。
基于分割地面机载 lidar 点云配准方法

[发明专利]一种林下单株幼树的识别方法、系统、设备及存储介质-CN202211683386.1在审
发明人：杜黎明;庞勇;孔丹 -专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种林下单株幼树的识别方法、系统、设备及存储介质，涉及激光雷达点云处理技术领域，所述方法包括对初始的机载激光点云进行单木分割处理，基于初始机载激光点云确定为大树的机载激光点云，并根据每株大树的机载激光点云确定大树的初始的结构参数；基于所有大树的机载激光点云确定为初始基准单木点集，其余的机载激光点云二次分割，得到二次分割激光点云；对二次分割激光点云进行迭代聚类筛选，得到第二基准单木点集和剩余单木点集；再次筛选，得到更新后的结构参数；基于初始的机载激光点云得到待分割机载激光点云并得到幼树的分割参数；根据待分割机载激光点云和分割参数，确定当前树林中的幼树。
一种林下幼树识别方法系统设备存储介质

[发明专利]点云单木分割方法、装置、设备及计算机可读介质-CN202010422711.3有效
发明人：陈琳海 -专利权人：北京数字绿土科技股份有限公司
申请日： 2020-05-19 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本申请涉及一种点云单木分割方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：对待处理点云进行水平聚类，得到多个水平聚簇，其中，待处理点云为扫描设备对目标树木进行扫描获得的点云数据；从多个水平聚簇中提取目标树木的树干种子点；根据树干种子点在待处理点云中构建路径图；在路径图中遍历查询距离树干种子点的最短路径点；在当前最短路径点至与之相邻的参考最短路径点的距离小于等于距离阈值的情况下，将当前最短路径点合并到树干种子点所在的单木点集，其中，单木点集表示属于树干种子点对应的单木上的点的集合。本申请技术方案有效降低了多棵树木间枝干交叉对单木分割的影响，提升了分割精度，加快了分割效率。
点云单木分割方法装置设备计算机可读介质

[发明专利]一种树木点云木质成分与叶片成分的分离方法及系统-CN202310396518.0在审
发明人：陈一平;张吴明;张帅;朱厦 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及树木点云枝叶分离技术，为树木点云木质成分与叶片成分的分离方法及系统，其方法包括步骤：计算原始点云的形态检测参数特征，包括确定针对形态检测参数的自适应邻域半径；计算原始点云的法向量变化量特征，包括确定针对法向量变化量的自适应邻域半径；将单木点云坐标与形态检测参数特征、法向量变化量特征相结合，把结合后的特征向量输入到深度学习网络进行训练；将深度学习网络得到的概率输出还原到点云标签，得到分类好的单木点云。本发明能将单木点云木质成分与叶片成分自动分离，适用于多个树种，且仅需要单木点云的坐标信息，能够适用于全波段的激光雷达，极大提高了树木点云枝叶分离的自动化程度。
一种树木木质成分叶片分离方法系统

[发明专利]基于机载LiDAR的点云树种分类方法及系统-CN202310398248.7在审
发明人：王健;张振羽;赵游龙;王凯睿;李志远;齐智宇;王政辉;刘艺 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于机载LiDAR的点云树种分类方法及系统，方法包括：对待处理的原始点云进行地面滤波，得到目标区域的地面点；剔除地面点，得到非地面点云，对非地面点云进行高程归一化处理，得到林木点云；对林木点云进行分割，得到单木点云数据；基于单木点云数据，构建训练数据集和测试数据集；对单木点云数据进行切片，基于切片后的单木点云数据得到特征向量；构建分类神经网络，并采用训练数据集对分类神经网络进行训练，并基于训练好的分类神经网络对测试数据集进行树种分类
基于机载 lidar 树种分类方法系统

[发明专利]逐层LiDAR点云的弦角判别聚类单木分割方法-CN201911201113.7有效
发明人：周国清;穆叶煊 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及到了森林遥感的LiDAR点云单木分割领域，公开了逐层LiDAR点云的弦角判别聚类单木分割方法，发明了几何关系判别聚类法，包括：1.机载LiDAR森林点云数据的回波信息处理，提取植被点云数据；2.逐层半弦值判别聚类分割，普遍适用于多木间单木分割；3.逐层半弦角辅助聚类分割，帮助2中局部重叠的两棵树进行分割；4.对3中存在“大盖小”的两棵树遮挡现象设定阈值，根据大树与小树高度关系聚类；5.联合判断分割出的单木，修正或删除错判ID单木。本发明为森林点云数据提供了一种基于圆形弦值和角度的几何判别聚类的分割方法，该发明较于CHM方法能够更快速、准确获取单木分割形状，减少错误分割单木，有助于林业研究的森林植被参数反演和建立林木3D模型。
lidar 判别聚类单木分割方法

[发明专利]一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法-CN201910489877.4有效
发明人：李世华;刘竽含 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T7/143 文献下载
摘要：本发明属于机载激光雷达点云数据处理技术领域，具体涉及一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法。本发明通过利用机载激光雷达获取森林植被冠层三维激光点云数据，并根据树冠形状变化趋势，分析树冠的点云分布特征，根据点与点之间的关系，经历去噪与滤波、点云归一化、提取树冠轮廓点、趋势判别法和删除错误的分割树的处理，建立基于原始激光点云从森林中分割出单树的单木分割方法。本发明摆脱了单木分割对先验数据的依赖，克服因点云数量大所导致的运算复荷大的问题，且相比基于CHM的单木分割方法，避免了点云差值生成CHM所带来的误差以及分割处理时仅仅只是利用了每个栅格中高程的最大值造成的漏分割
一种基于树冠三维分布分割方法

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