申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117765006A

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06T7/187;G06T5/70;G06T5/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开基于无人机影像与激光点云的多层次密集树冠分割方法，包括：采集林分点云数据和林分正射影像数据；对林分正射影像进行滤波，对林分点云数据进行滤波：对滤波后的点云归一化处理，用平面栅格法去除地面点云；使用改进超像素算法和能量函数对滤波后的正射影像进行分割；提取分割后的掩膜坐标，将二维图像的掩膜坐标与归一化后的点云坐标对齐进而完成三维分割，采用基于长轴的核密度估计算法确定每个初始分割区域内树冠顶点的个数；采用高斯混合模型进行点云分割，获得树冠分离结果。本发明通过无人机点云和影像数据相结合，能够精确检测密集林分中单个树冠，是评估森林生态系统的先决条件的科学研究方法，为精准林业提供了重要的推动力。

主权项：1.一种基于无人机影像与激光点云的多层次密集树冠分割方法，其特征在于：包括：步骤1：采集林分点云数据和林分正射影像数据；步骤2：通过Voronoi划分对林分正射影像进行滤波，通过双边滤波对林分点云数据进行滤波；步骤3：对滤波后的点云归一化处理，并用平面栅格法去除地面点云；步骤4：使用改进超像素算法和能量函数对滤波后的正射影像进行分割；步骤5：提取分割后的掩膜坐标，将二维图像的掩膜坐标与归一化后的点云坐标对齐进而完成三维分割，得到多个初始分割区域；步骤6：采用基于长轴的核密度估计算法确定每个初始分割区域内树冠顶点的个数；步骤7：基于树冠顶点的个数并采用高斯混合模型进行点云分割，获得树冠分离结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京林业大学 基于无人机影像与激光点云的多层次密集树冠分割方法

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