基于激光点云数据的单木特征因子提取方法设计开题报告

全文总字数：1329字

1. 研究目的与意义

当前城区树木测树因子获取以人工实测为主，一般采用围尺、皮尺、测高计等工具直接测量各项树木因子，或者采用攀爬的方式测量树冠特征，或者将立木伐倒之后测量相关的特征参数，工效低、耗时长。

本课题研究基于激光点云数据的单木特征因子提取方法设计，采用移动激光测量技术获取城区道路两侧三维空间点云数据，自动识别分割单木，提取树高、冠幅、树冠体积等单木形态结构关键参数。

研究成果将拓展技术在城市树木探测中的应用，提升城市树木测量的智能化水平，为城市单木参数提取提供一种低成本、高工效的崭新途径。

2. 国内外研究现状分析

单木计测因子包括树高、胸径、冠幅、树冠体积等精准测量是林业从业者进行林木生长监测、生物量计算等研究的必要手段。

郭庆华等认为激光雷达技术能够在数字化生态建设过程中起到关键性的作用。

在对于激光雷达扫描的技术运用上，主要分为两类：固定激光扫描，例如巩垠熙等采用地面三维激光扫描系统获取树冠的三维空间点阵数据。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：[列出几点，参考毕设系统写]（1）对激光点云序列进行坐标变换、感兴趣区域提取。

（2）识别树干，确定树木位置，进行单木分割。

（3）进行树高、冠幅、冠高、枝下高、树冠体积等单木因子提取。

4. 研究创新点

本课题探索一种基于现代数据采集手段的城区树木信息提取方法，实现自动、快速、准确的城区树木关键参数测定。

本课题研究基于激光点云数据的单木特征因子提取方法设计，采用移动激光测量技术获取城区道路两侧三维空间点云数据，自动识别分割单木，提取树高、冠幅、树冠体积等单木形态结构关键参数。