申请/专利权人：电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(湖州)

申请日：2023-11-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893924A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/26;G06V10/25;G06V10/34

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开一种基于树冠形态的无人机激光雷达点云单木分割方法，该方法使用无人机激光雷达获取的林地数据，首先在基于区域增长算法从CHM中提取出初始的树冠区域，然后根据每个树冠内的局部密度最大值点的数量判断初始树冠是否为正确分割的树冠，然后根据树冠的形态对错误分割树冠进行精细分割，得到更新后的树顶点集，最后将更新后的树顶点作为种子点应用区域增长算法得到最终的单木分割结果。本发明可以充分利用树木点云中包含的高度信息和密度信息，并且在密度信息的引导下，可以更准确地识别出错误分割树，摆脱了传统方法对点云信息的低利用率。

主权项：1.一种基于树冠形态的无人机激光雷达点云单木分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人机激光雷达点云数据并对所述无人机激光雷达点云数据进行预处理得到树木冠层高度模型和点云密度模型；基于所述树木冠层高度模型和点云密度模型，提取树冠区域；根据每个树冠区域内的局部密度最大值点的数量确定正确分割树冠和错误分割树冠；根据树冠的形态对错误分割树冠进行精细分割，得到更新后的树顶点集，并将更新后的树顶点作为种子点进行区域增长得到最终的单木分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于树冠形态的无人机激光雷达点云单木分割方法

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