公开(公告)号：CN115272733B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202210915266.3

申请日：2022-07-29

申请人： 南京林业大学

发明人： 朱婷婷 ,  冯倩 ,  倪超 ,  曹福亮

IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06V10/74

摘要： 本发明公开了一种基于点云数据与多特征融合的树干信息提取方法，属于林地点云数据处理技术领域。该方法包括：采用三角剖分法提取树干区域的点云数据；选取聚类中心；计算每个点云数据的快速点特征直方图；计算每个点云数据到聚类中心的欧式距离和快速点特征直方图的相似度；根据欧氏距离和相似度，重新确定聚类中心；当聚类中心不再变，每类点云数据构成了一棵树干。本发明利用三角剖分法克服点云数据的非结构性、降低点云数据量，提高信息提取效率和精度；利用欧式距离和FPFH的相似度作为聚类准则，优化聚类效果，为树木点云数据的分类提供了一种简单有效的分类方法，有助于提高森林资源调查与监测的效率。

公开(公告)号：CN115272733A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210915266.3

申请日：2022-07-29

申请人： 南京林业大学

发明人： 朱婷婷 ,  冯倩 ,  倪超 ,  曹福亮

IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06V10/74

摘要： 本发明公开了一种基于点云数据与多特征融合的树干信息提取方法，属于林地点云数据处理技术领域。该方法包括：采用三角剖分法提取树干区域的点云数据；选取聚类中心；计算每个点云数据的快速点特征直方图；计算每个点云数据到聚类中心的欧式距离和快速点特征直方图的相似度；根据欧氏距离和相似度，重新确定聚类中心；当聚类中心不再变，每类点云数据构成了一棵树干。本发明利用三角剖分法克服点云数据的非结构性、降低点云数据量，提高信息提取效率和精度；利用欧式距离和FPFH的相似度作为聚类准则，优化聚类效果，为树木点云数据的分类提供了一种简单有效的分类方法，有助于提高森林资源调查与监测的效率。