基于Point Cloud Library的稠密林木点云处理分析研究开题报告

全文总字数：923字

1. 研究目的与意义

森林为人类的生产活动提供了丰富的材料，同时也在环境净化方面有着巨大的作用；对树木相关参数的调查研究也极具意义。树冠是树木进行光合作用、气体（氧气和二氧化碳）转换、水循环（大气与树体）的场所，如何有效地提取并分析树冠信息，并进一步反演单株林木的相关参数，例如林木量、单株木胸径、树干材积等，是林场调查和管理中的主要研究工作。

近些年国外已经就激光雷达在林业上的应用进行了大量成功的尝试，国内虽然起步较晚，也开展了较多林业三维信息的分析研究，国内外大多偏向于研究树木稀疏或者规整单一的林分；点云数据处理技术部分环节及相关理论还不够成熟，研究有待进一步深入。

本研究的主要目的就是在国外成功应用研究方法的基础上，进行稠密点云数据的分析与研究处理，对单株林木的相关参数进行反演，为林场调查和管理提供精确度较高且丰富的统计信息，提高林业调查的自动化程度。

2. 国内外研究现状分析

机载激光雷达技术一般是将机载激光系统安装于飞机之上，主要用于探测地面的三维坐标来生产相应的激光雷达数据影像，通过数据处理及相应软件处理生成相应地面的dem模型、等值线图及dom正射影像图[1]。激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息，在森林参数反演方面具有独特优势。近年来，机载激光雷达在林业上的应用取得很大进展，在森林调查中应用广泛[2]。

单木树冠的提取效果对于整体的研究工作有着重要的指导意义。冯益明，唐守正，李增元[3]首先简要介绍空间统计分析的有关概念、基本原理及其特点,同时对地统计学与地理信息系统以及与经典统计学的异同进行分析。结合林业领域特点,从森林土壤、物种空间分布、森林干扰、林分因子、种子资源等几个主要方面,综述国内外林业领域应用空间统计分析的现状。刘晓双，黄建文，鞠洪波[4]详细介绍了高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法，比如分水岭分割法、种子区域生长法等，并探讨了单木树冠提取在林业上的应用。peterbunting,richardlucas[5]使用e-congnitionexpertt软件做辅助工具，提出来一种基于高光谱紧凑的机载光谱成像仪（casi-2）数据的单木树冠识别和提取算法。结果表明，该算法在同一树种的胸径超过10cm的树木中单木树冠的识别精度约为70%。刘清旺[6]等提出了一种双正切角树冠识别算法，该算法通过计算树冠顶点与树冠上点之间的两个正切角来判断树冠边缘；结果表明,单株木树高和冠幅的r2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的r2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。

在三维几何模型中，噪声与原始采样物体的表面信息不相关，以无用信息的形式出现，并扰乱了三维几何模型的真实性。光顺的目的就是保持模型固有特征，剔除局部性起伏较大的点。杜小燕[7]设计了一个改进的邻域自适应双边滤波光顺去噪算法和基于图像的曲率自适应混合简化算法,研究了点云数据的光顺去噪与简化的实现问题，以便使处理后的点云数据更加真实的变现原始模型，节省存储空间以及加快网络传输速度。

3. 研究的基本内容与计划

本研究的数据是来自南京林业大学主楼前及北大山后山森林的机载点云数据，研究内容主要是根据扫描到的点云数据，在matlab平台上进行分析处理，以获取林分中较精确的树木量数据，以及各植株的冠层形状，胸径大小，树高等相关林分参数,获取大区域内森林生长因子和生态、环境信息。

具体计划：

2015年2月借助书籍等工具，学习matlab的相关知识，扎实这方面的编程功底；了解国内外的相关技术及其研究报告，总结相关内容，做好前期的准备工作。

4. 研究创新点

本文在前人的研究基础上进行稠密林分点云数据的分析处理，将全部单株植木的冠层提取出来，用球面调和分析的办法来识别树冠形状，进行林分参数的反演，以提高对稠密林分的分析精确度。