楊全月 陳志泊 孫國(guó)棟

(1.北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院， 北京 100083； 2.北京農(nóng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 北京 102206)

基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的測(cè)樹(shù)因子自動(dòng)提取方法

楊全月1,2陳志泊1孫國(guó)棟1

(1.北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院， 北京 100083； 2.北京農(nóng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 北京 102206)

樹(shù)冠的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、形態(tài)各異，測(cè)樹(shù)因子的自動(dòng)、準(zhǔn)確、無(wú)損測(cè)量是森林調(diào)查中的一個(gè)重要研究項(xiàng)目。以三維激光掃描儀獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，基于計(jì)算幾何學(xué)的尋找凸包算法，自動(dòng)提取樹(shù)冠的表面積、投影面積以及體積等測(cè)樹(shù)因子。為驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性，隨機(jī)選取8個(gè)樹(shù)種的120株待測(cè)立木進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)表明該方法測(cè)得的立木樹(shù)高平均相對(duì)誤差為2.33%，胸徑平均相對(duì)誤差為1.10%，冠幅平均相對(duì)誤差為3.92%，自動(dòng)解算的樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積以及樹(shù)冠體積相對(duì)于傳統(tǒng)方法測(cè)得的參考值的平均相對(duì)誤差分別為3.48%、6.01%和5.59%。因此以三維激光掃描儀獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，運(yùn)用三維凸包算法，能夠自動(dòng)準(zhǔn)確計(jì)算這些原本難以精確測(cè)量的因子，為應(yīng)用三維激光掃描儀自動(dòng)提取立木的測(cè)樹(shù)因子提供了參考。

樹(shù)冠表面積； 樹(shù)冠體積； 測(cè)樹(shù)因子； 自動(dòng)提?。?三維激光掃描儀； 三維凸包算法

引言

單株立木的直接測(cè)定因子及其派生因子統(tǒng)稱為基本測(cè)樹(shù)因子，立木的直徑、胸徑、樹(shù)高即為直接測(cè)定因子[1]。同時(shí)在森林單木計(jì)測(cè)中，冠幅、樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積、樹(shù)冠體積等也是林業(yè)從業(yè)者進(jìn)行林木生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、生物量計(jì)算中非常重要的參數(shù)，冠體的大小是預(yù)測(cè)樹(shù)木生長(zhǎng)量的基本依據(jù)之一[2]。

傳統(tǒng)的測(cè)量方法主要是通過(guò)將樹(shù)木伐倒后，對(duì)各個(gè)參數(shù)因子進(jìn)行測(cè)量。其存在操作復(fù)雜、精度不高、破壞性強(qiáng)以及自動(dòng)化低等特點(diǎn)，尤其是樹(shù)冠的測(cè)量，因其經(jīng)濟(jì)價(jià)值低、難以測(cè)量和利用，在測(cè)量過(guò)程中往往被忽略。近年來(lái)，隨著森林生態(tài)效益及社會(huì)效益地位的提高，樹(shù)冠的表面積、投影面積及體積等測(cè)樹(shù)因子及參數(shù)的準(zhǔn)確無(wú)損測(cè)量越來(lái)越受到重視[3]。但傳統(tǒng)的森林調(diào)查方法和手段無(wú)法滿足這些參數(shù)的準(zhǔn)確測(cè)量，難以滿足現(xiàn)代城市森林的發(fā)展要求。

隨著信息化技術(shù)的發(fā)展，文獻(xiàn)[4-7]提出用全站儀、經(jīng)緯儀對(duì)立木進(jìn)行測(cè)量，能夠很好地解決立木胸徑、樹(shù)高等直接測(cè)定因子的測(cè)量。文獻(xiàn)[8-12]通過(guò)模型和遙感圖像來(lái)獲取樹(shù)冠信息，但是樹(shù)冠的準(zhǔn)確測(cè)量還是沒(méi)有很好解決。因此，越來(lái)越多的研究學(xué)者把三維激光掃描儀引入到樹(shù)冠的測(cè)量中。

利用三維激光掃描儀進(jìn)行樹(shù)冠表面積和體積測(cè)量的研究主要有：樊仲謀等[13]采用立方體格網(wǎng)法來(lái)遍歷求解內(nèi)部體積；鞏垠熙等[14-15]通過(guò)改進(jìn)Delaunay算法來(lái)提取樹(shù)冠三維信息；徐偉恒等[16]利用不規(guī)則體切片分割累加，實(shí)現(xiàn)樹(shù)冠體積的自動(dòng)提??；韋雪花等[17]提出以固定大小的體元來(lái)模擬不規(guī)則樹(shù)冠形狀的體元模擬法；王佳等[18]將樹(shù)冠分割為多個(gè)不規(guī)則的臺(tái)體，對(duì)每個(gè)臺(tái)體進(jìn)行體積加和；劉芳等[19]應(yīng)用不規(guī)則三角網(wǎng)TIN的原理方法來(lái)計(jì)算冠體體積。這些研究方法的核心內(nèi)容大致都是將樹(shù)冠分割或者近似模擬，所計(jì)算的均為近似值。

本文通過(guò)對(duì)樹(shù)冠點(diǎn)云進(jìn)行分析，研究如果存在一張?zhí)摂M的網(wǎng)，使其包裹住整個(gè)樹(shù)冠的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，那這個(gè)網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的表面積、投影面積以及體積就是樹(shù)冠的表面積、投影面積和體積。因此，本研究擬找到一個(gè)最小的網(wǎng)使其恰好包含所有的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，而這張網(wǎng)就是三維凸包，從而可自動(dòng)計(jì)算獲取樹(shù)冠的表面積、投影面積以及樹(shù)冠體積等測(cè)樹(shù)因子。

1 原理

本研究的原理如圖1所示，主要過(guò)程為利用三維激光掃描儀獲取待測(cè)立木的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并對(duì)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接、冠體提取、數(shù)據(jù)的壓縮和抽稀，生成可進(jìn)行三維凸包計(jì)算的點(diǎn)集。通過(guò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的直接測(cè)量獲取立木的胸徑、樹(shù)高、冠幅等可直接測(cè)量因子，同時(shí)利用自行編寫(xiě)的三維凸包算法對(duì)點(diǎn)集自動(dòng)計(jì)算獲取樹(shù)冠的表面積、樹(shù)冠投影面積以及樹(shù)冠體積。然后利用胸徑尺、皮尺和微型超站儀測(cè)量獲取立木的胸徑、樹(shù)高、冠幅、樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積、樹(shù)冠體積等因子，對(duì)自動(dòng)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證所提算法的可靠性。

圖1 原理圖Fig.1 Diagram of principle

2 研究方法

2.1 立木點(diǎn)云的三維凸包算法

凸包是計(jì)算幾何學(xué)中的概念，是指在一個(gè)實(shí)數(shù)向量空間V中，對(duì)于給定集合X，所有包含X的凸集的交集S被稱為X的凸包。換言之，凸包就是在給定二維平面上的點(diǎn)集，將最外層的點(diǎn)連接起來(lái)構(gòu)成的凸多邊形，能包括點(diǎn)集中所有的點(diǎn)。基于此，本文將二維平面擴(kuò)展成空間三維，研究能夠?qū)⑺悬c(diǎn)云數(shù)據(jù)包含在內(nèi)的最小多面體，簡(jiǎn)稱為三維凸包。

三維凸包算法的原理是首先任選4個(gè)不在同一平面上的4個(gè)點(diǎn)形成一個(gè)四面體，然后每次新增加一個(gè)點(diǎn)，分兩種情況：點(diǎn)在凸包內(nèi)，則舍棄跳過(guò)；點(diǎn)在凸包外，找到能從這個(gè)點(diǎn)可以看到的面，刪除這些面并形成新的面(如圖2所示)。

圖2 三維凸包示意圖Fig.2 Schematic of 3D convex hulls construction

三維凸包編程算法過(guò)程如下(以現(xiàn)存三維凸包ABCDEF為例，如圖3所示，圖中A、B、C、D、E、F、P點(diǎn)為采集的空間點(diǎn))：

(1)增加一個(gè)新點(diǎn)P，遍歷三維凸包的三角形，計(jì)算三角形是否正面朝向點(diǎn)P。取三角形上任意點(diǎn)并與P點(diǎn)相連接形成向量lAP，若三角形的法向量n與向量lAP的點(diǎn)乘大于等于零，則該三角形正面朝向點(diǎn)P，否則背面朝向點(diǎn)P。如果遍歷的所有三角形都背面朝向點(diǎn)P，則新點(diǎn)在三維凸包內(nèi)部，舍棄P點(diǎn)，不需要更新三維凸包；否則進(jìn)入下一步。

(2)遍歷三維凸包中的每條邊，計(jì)算每條邊相對(duì)于P點(diǎn)是否為明暗分界線。明暗分界線是指該條邊對(duì)應(yīng)的相鄰2個(gè)三角形一個(gè)正面朝向P點(diǎn)，一個(gè)背面朝向P點(diǎn)，即對(duì)于P點(diǎn)，一個(gè)三角形可見(jiàn)而另一個(gè)三角形不可見(jiàn)。

(3)由于三維凸包是封閉體，因此得到的所有明暗分界線連接成一個(gè)封閉的多邊形。明暗分界線上每個(gè)點(diǎn)與P相連并加上明暗分界線本身，可以得到新三維凸包的新三角面。

(4)剔除舊的三維凸包中不再是三維凸包外表面的三角形，即剔除所有正面朝向P點(diǎn)的三角面。

(5)依次執(zhí)行步驟(1)～(4)，直到所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)遍歷完畢，所得到的三維凸包即為立木點(diǎn)云的三維凸包。

圖3 新三維凸包ABCDEFP生成示意圖Fig.3 Schematic of new 3D convex hulls construction for ABCDEFP

2.2 立木樹(shù)冠表面積的計(jì)算模型

獲得立木樹(shù)冠冠體點(diǎn)云的三維凸包后，通過(guò)計(jì)算組成三維凸包的所有三角形的面積即可獲取樹(shù)冠的表面積，計(jì)算式為

(1)

式中Sg——立木樹(shù)冠的表面積Si——三維凸包第i個(gè)三角形面積

2.3 立木樹(shù)冠投影面積的計(jì)算模型

在構(gòu)建立木樹(shù)冠點(diǎn)云的三維凸包之后，假設(shè)有平行光束從正上方無(wú)窮遠(yuǎn)處照射過(guò)來(lái)，三維凸包在水平面上的投影即為立木樹(shù)冠的投影面積，故樹(shù)冠投影面積的計(jì)算模型如下(以三維凸包ABCDEFG為例，如圖4所示)：

圖4 三維凸包投影面積示意圖Fig.4 Schematic of 3D convex hulls crown construction for projection area

(1)假定水平面的法向量fn與正上方投影光束相反，遍歷凸包所有邊，確定明暗分界線。即遍歷所有的邊，計(jì)算任意一條邊相對(duì)應(yīng)的2個(gè)三角面的法向量n與向量fn的點(diǎn)乘，若一個(gè)面點(diǎn)乘大于等于零，另一面點(diǎn)乘小于零，則該邊為明暗分界線。

(2)得到的所有明暗邊界線會(huì)封閉成一個(gè)多邊形，將其投影在水平面上形成的多邊形即為立木樹(shù)冠的投影面積。

(3)假設(shè)該明暗分界線所組成的點(diǎn)的個(gè)數(shù)為m，對(duì)應(yīng)的點(diǎn)坐標(biāo)為Mi(Xi，Yi，Zi)，立木樹(shù)冠投影面積計(jì)算式為

(2)

2.4 立木樹(shù)冠體積的計(jì)算模型

傳統(tǒng)樹(shù)冠體積計(jì)算方法是以樹(shù)冠的冠幅和冠高為參數(shù)，將樹(shù)冠視作規(guī)則幾何體計(jì)算體積。由于立木樹(shù)冠并不規(guī)則，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很多的影響。故本研究的樹(shù)冠體積計(jì)算模型是基于2.1節(jié)所建立的三維凸包進(jìn)行計(jì)算分析，具體算法過(guò)程如下：

(1)計(jì)算三維凸包中所有三角形相對(duì)于正上方無(wú)限遠(yuǎn)處的朝向是正面還是背面。

(2)三維凸包上任意三角形投影到水平面上可得到三角形或者線段，如果投影是三角形則可與凸包三角形構(gòu)成三棱柱，計(jì)算所有正面朝向的三角形所投影形成的三棱柱的體積；如果投影為線段則體積為零。累加所有三棱柱的體積即可得到正面三棱柱的體積和。

(3)類(lèi)似于步驟(2)，可計(jì)算出所有背面朝向光照方向的三角形的三棱柱體積。累加可得到背面三棱柱的體積和。

(4)將正面三棱柱體積和減去背面三棱柱體積和，即得到所求的凸包體積，也就是立木樹(shù)冠體積。

2.5 數(shù)據(jù)處理過(guò)程及方法

試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理過(guò)程包括三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理和預(yù)處理數(shù)據(jù)的計(jì)算兩部分。三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要是通過(guò)FARO Scene 6.2軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，具體步驟為：

(1)將目標(biāo)樹(shù)的3個(gè)掃描站點(diǎn)所獲取的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)格式為.fls)加載到Faro Scene的工作區(qū)域中，加載3個(gè)掃描站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，軟件會(huì)根據(jù)擺放的3個(gè)參考橢球之間的位置關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)的匹配，并將3個(gè)掃描站獲取的數(shù)據(jù)拼接起來(lái)，形成目標(biāo)樹(shù)的三維立體影像(圖5a)。

圖5 三維點(diǎn)云預(yù)處理Fig.5 Schematics of 3D point cloud data preprocessing

(2)在三維展示模式下，剔除非目標(biāo)樹(shù)所有干擾點(diǎn)云數(shù)據(jù)，保留目標(biāo)樹(shù)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)(圖5b)。根據(jù)測(cè)量記錄的目標(biāo)樹(shù)第一活枝丫高，在三維點(diǎn)云中刪除第一活枝丫高以下的數(shù)據(jù)(影像)，得到目標(biāo)樹(shù)完整的樹(shù)冠冠體的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)(圖5c)。

(3)為了降低三維凸包運(yùn)算過(guò)程中數(shù)據(jù)量過(guò)大的影響，通過(guò)壓縮、抽稀等算法減少點(diǎn)云數(shù)據(jù)的冗雜部分，然后將剩余的點(diǎn)云數(shù)據(jù)以XYZ坐標(biāo)點(diǎn)的形式導(dǎo)出，并以.txt的文件格式進(jìn)行保存。數(shù)據(jù)導(dǎo)出效果如圖5d(圓柏)所示。

(4)在步驟(2)時(shí)，可在模型中直接測(cè)量獲得立木的胸徑、樹(shù)高、樹(shù)干任意處直徑、樹(shù)冠的東西方向冠幅和南北方向冠幅等數(shù)據(jù)。

在預(yù)處理數(shù)據(jù)的計(jì)算部分，通過(guò)利用Microsoft Visual Studio開(kāi)發(fā)平臺(tái)，基于2.1～2.4節(jié)的計(jì)算原理、設(shè)計(jì)的程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計(jì)算獲取立木的樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積(圖6a)、樹(shù)冠的體積(圖6b)等。

圖6 側(cè)柏點(diǎn)云效果Fig.6 Schematics of Platycladus orientalis point clouds effect

3 結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

研究試驗(yàn)區(qū)域?yàn)楸本┑貐^(qū)的高校、森林公園、周邊山區(qū)等。利用三維激光掃描儀(FARO Focus3Ds120型，北京浩宇天地測(cè)繪科技發(fā)展有限公司，中國(guó))對(duì)目標(biāo)立木進(jìn)行360°全方位的掃描測(cè)量，獲取目標(biāo)立木詳細(xì)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

立木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集時(shí)間為8—9月份，采集過(guò)程為對(duì)每株目標(biāo)樹(shù)種進(jìn)行3個(gè)站點(diǎn)的掃描，每相鄰兩站的理想間隔角度為120°(以目標(biāo)樹(shù)作為參考)。為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)配準(zhǔn)工作，在掃描過(guò)程中相鄰掃描站之間需保證有3個(gè)公共的參考橢球，且掃描過(guò)程中3個(gè)公共的參考橢球之間的位置互不遮擋，也不能擺成一條直線。需要特別注意的是對(duì)目標(biāo)樹(shù)進(jìn)行掃描時(shí)，掃描一旦開(kāi)始，就必須完成對(duì)目標(biāo)樹(shù)所有的掃描測(cè)站后才能移動(dòng)參考橢球。如果在掃描過(guò)程中參考橢球的位置發(fā)生變化，則必須重新開(kāi)始掃描。大量的試驗(yàn)證明，對(duì)目標(biāo)樹(shù)進(jìn)行完整掃描測(cè)量需要10～15 min。

試驗(yàn)過(guò)程中，隨機(jī)選取北京市常見(jiàn)樹(shù)種的柿樹(shù)、銀杏、玉蘭、楊樹(shù)、側(cè)柏、圓柏、雪松、白皮松8個(gè)樹(shù)種(表1)作為采集數(shù)據(jù)，試驗(yàn)期間共采集232株立木的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)整理，從每種樹(shù)種中隨機(jī)選擇15株立木的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，試驗(yàn)樣本共計(jì)120株。

表1 試驗(yàn)樹(shù)種信息Tab.1 Information of experimental tree species

3.2 胸徑樹(shù)高冠幅對(duì)比分析

立木的圍尺胸徑的參考值由測(cè)徑尺(測(cè)樹(shù)鋼圍尺，太平洋牌)測(cè)得。立木的卡尺胸徑、樹(shù)高、第一活枝丫高、東西方向冠幅和南北方向冠幅由微型超站儀[20](PD-5 SERIES型，南方測(cè)繪儀器有限公司，中國(guó))測(cè)得，其中部分不能通過(guò)微型超站儀測(cè)得的冠幅由皮尺測(cè)得。經(jīng)過(guò)對(duì)試驗(yàn)樣本的120株立木的數(shù)據(jù)分析，得到立木的樹(shù)高、圍尺胸徑、卡尺胸徑、東西方向冠幅和南北方向冠幅的誤差，如圖7所示。

圖7 胸徑樹(shù)高冠幅與參考值的誤差曲線Fig.7 Error curves of diameter, tree height and crown width compared with reference values

由圖7分析可知，立木樹(shù)高的誤差范圍為-2.18～0.74 m；立木胸徑相對(duì)于卡尺參考值的誤差范圍為-0.8～0.5 cm，相對(duì)于圍尺參考值的誤差范圍為-2.2～2.2 cm；立木冠幅的東西向的誤差范圍為-0.35～0.42 m，南北向的誤差范圍為-1.04～0.28 m。對(duì)數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

表2 各樹(shù)種不同因子的平均相對(duì)誤差Tab.2 Average relative error of different factors of tree species %

樣本中120株立木的樹(shù)高平均相對(duì)誤差為2.33%，相對(duì)卡尺胸徑的平均相對(duì)誤差為1.10%，相對(duì)于圍尺胸徑的平均相對(duì)誤差為3.25%，東西向冠幅的平均相對(duì)誤差為3.91%，南北向冠幅的平均相對(duì)誤差為3.92%。胸徑、樹(shù)高、冠幅的測(cè)量精度符合國(guó)家森林資源連續(xù)清查中對(duì)胸徑、樹(shù)高、冠幅的精度要求。

3.3 樹(shù)冠表面積、投影面積、體積對(duì)比分析

樹(shù)冠表面積、投影面積以及體積的對(duì)比值是利用傳統(tǒng)的人工測(cè)量方法得到，通過(guò)測(cè)量樹(shù)高、第一活枝丫高、冠幅等，利用樹(shù)種冠形選擇近似的規(guī)則幾何體的計(jì)算公式來(lái)計(jì)算樹(shù)冠表面積、投影面積以及體積，得到120株立木的詳細(xì)數(shù)據(jù)，具體見(jiàn)表3和圖8。

表3 部分樹(shù)冠表面積、投影面積、體積的對(duì)比值與計(jì)算值Tab.3 Comparative and calculated values for part of crown surface area, crown projection area and crown volume

圖8 樹(shù)冠表面積、投影面積、體積對(duì)比分析圖Fig.8 Comparative analysis of crown surface area, crown projection area and crown volume

經(jīng)過(guò)對(duì)120株立木的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，樹(shù)冠表面積的相對(duì)誤差范圍為-18.26%～9.34%，平均相對(duì)誤差為3.48%；樹(shù)冠投影面積的相對(duì)誤差范圍為-68.23%～15.10%，平均相對(duì)誤差為6.01%，若刨除樹(shù)冠投影面積的異常數(shù)據(jù)(-68.23%)，其相對(duì)誤差范圍為-30.39%～15.10%。其中異常數(shù)據(jù)為圓柏(編號(hào)：Sc094)，經(jīng)過(guò)對(duì)實(shí)株對(duì)比分析，造成數(shù)據(jù)異常的原因?yàn)樵撝仓臧∏覙O不規(guī)則，這就在人工獲取對(duì)比值時(shí)產(chǎn)生了較大的人為誤差；樹(shù)冠體積的相對(duì)誤差范圍為-30.05%～15.31%，平均相對(duì)誤差為5.59%。

4 結(jié)論

(1)利用三維激光掃描儀獲取立木的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)拼接，干擾點(diǎn)云的剔除，樹(shù)冠點(diǎn)云的提取、壓縮和抽稀等過(guò)程得到可進(jìn)行三維凸包運(yùn)算的點(diǎn)集。通過(guò)三維凸包算法并利用研究所提出的樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積以及樹(shù)冠體積的計(jì)算模型來(lái)自動(dòng)計(jì)算待測(cè)立木的樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積以及樹(shù)冠體積。并通過(guò)120株試驗(yàn)樣本驗(yàn)證了算法、程序的可行性。

(2)試驗(yàn)驗(yàn)證該方法測(cè)得的立木樹(shù)高的平均相對(duì)誤差為2.33%，胸徑的平均相對(duì)誤差為1.10%，冠幅的平均相對(duì)誤差為3.92%，自動(dòng)解算的樹(shù)冠表面積、樹(shù)冠投影面積以及樹(shù)冠體積相對(duì)于傳統(tǒng)方法測(cè)得的參考值的平均相對(duì)誤差分別為3.48%、6.01%和5.59%。

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Automatic Extraction Method of Tree Measurement Factors Based on Point Cloud Data

YANG Quanyue1,2CHEN Zhibo1SUN Guodong1

(1.SchoolofInformationScienceandTechnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China2.SchoolofComputerandInformationEngineering,BeijingUniversityofAgriculture,Beijing102206,China)

On account of the crown’s complicated structure and various forms, extracting the tree measurement factors of standing tree automatically, accurately and nondestructively is an important research subject in the forest survey. The three-dimensional (3D) point cloud data via 3D laser scanner was used as the study object. The 3D convex hulls construction algorithm based on computational geometry was presented to extract the crown surface area, crown projection area and crown volume automatically. In order to verify the accuracy of the algorithm, totally eight tree species and 120 standing trees were randomly selected for testing. The average relative errors of standing tree height, DBH and crown width were 2.33%, 1.10% and 3.92%, respectively. The relative average errors of auto computing for crown surface area, crown projection area and crown volume were 3.48%, 6.01% and 5.59%, respectively. 3D point cloud data via 3D laser scanner and 3D convex hulls construction algorithm could help to automatically and accurately calculate the values of these parameters which could not be measured accurately before, providing a reference for extracting the tree measurement factors of standing tree automatically via 3D laser scanner in the future. The proposed method had a practical prospect of application in the survey of forest resources.

crown surface area; crown volume; tree measurement factors; automatic withdrawal; 3D laser scanner; 3D convex hulls algorithm

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.020

2017-05-02

2017-05-23

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300180)和北京市教委科研計(jì)劃項(xiàng)目(KM201710020016)

楊全月(1979—)，女，博士生，北京農(nóng)學(xué)院講師，主要從事林業(yè)信息化研究，E-mail： 39062104@qq.com

陳志泊(1967—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事計(jì)算機(jī)軟件和林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)研究，E-mail： zhibo@bjfu.edu.cn

S758.1

A

1000-1298(2017)08-0179-07