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激光扫描仪的立体树体积三维点云处理研究
Xiurong Guo, Fenghu Wang, Yan Ma, Danfeng Du
College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin, China
gxiurong2002@sina.com, fenghuwa53@sina.com, myan@vip.163.com, ddf72@163.com
摘要:本文介绍了基于激光扫描仪的立体树体积测量方法,采用几何分析处理三维点云数据,并用VC 和Matlab编写了一个程序。如试验所示,立体树体积可以快速准确地计算出来,误差小于3%。如果同时扫描更多的树木,将自动测量森林资源,节省实质人力物力。
关键词:激光扫描仪,站立树体积,森林库存,三维点云
1.背景
准确,详尽和具有成本效益的森林清查的开发技术是一项具有挑战性也是十分必要的任务,可以更好地管理广泛的自然资源。森林清单包含许多类型的测量,在不同的空间尺度上进行,随着时间的推移重复,如[1-5]中详述。本文介绍了预估树干直径和计算站立树体积的基本但基本的任务。
传统上劳动密集型,森林库存发生了巨大的转变,引进了可用于计算树木,确定物种和潜在高度的航空图像。通过这样的技术,可以自动处理大面积的区域。大尺寸和小尺寸的航空激光扫描仪可以解决顶尖图像的一些限制,特别是树冠三维(3-D)结构的恢复。地面激光扫描仪的发展为森林采集更好的三维信息提供了新的工具,但是大量的数据处理需要可靠的自动数据处理技术[6]。此外,无论从地面还是空中,各种信息源都需要开发用于自动三维点云处理的通用技术。本文介绍了基于激光扫描仪的立体树体积测量方法,采用几何分析处理三维点云数据,并使用VC 和Matlab编写程序。如测试所示,立体树体积可以快速准确地计算出来,其误差小于3%。如果同时扫描更多的树木,将自动测量森林库存,节省实质人力物力。
2.选择激光扫描仪
地面扫描仪已广泛用于土木工程和建筑物,以扫描建筑物,水坝,桥梁和雕像。这些应用集中于分段连续表面,与多孔介质和线性结构的植被地形非常不同。几个作者开始评估这种扫描仪的森林资源的性能,例如[7],不幸的是,这种高分辨率,高密度扫描仪价格昂贵,速度慢,并不适合现场部署。一些具有相似性能的激光扫描仪被明确地设计为林业[8]。在这两种情况下,它们会生成大量数据,每次扫描最多可达数百万次,从而防止现场数据处理。在本文中,我们选择SICK激光扫描仪,坚固耐用,适用于林业库存。
3.测量树体积
3.1单个树的三维点云处理
在将计算机与激光扫描仪连接并调试程序之后,将扫描一个单独的树,并提供一些三维点云,即
(1)
令micro;为质量中心
(2)
1)2-D投影程序
这种技术的目标是在计算机进行大量快速计算时提供树径的良好近似。这个想法是在垂直于主方向的平面上投射所有点云,并在该平面上配合一个圆。假设树干的局部直径和形状保持不变,我们预计这种方法可以产生良好的效果。通过计算点的协方差矩阵C来找到组的主要方向:
(3)
如果lambda;0le;lambda;1le;lambda;2,则提取方程(3)的特征值(lambda;0,lambda;1,lambda;2)和特征向量(e0,e 1,e2),则相应的特征向量e0和e1定义垂直于树的平面A数据中的主干方向e2(见图1)。然后将所有点投影到A上以产生投影点qi。
(4)
图1 轴和相应的投影平面
2)质心中的树直径预估
为了加快处理和提高精度,仅使用qi的子集Sq进行拟合。
(5)
间隔[min max]是质量中心的经验跨度,这取决于环境,扫描仪的特性和树径。使用最小二乘法将投影点qi□Sq,i = 1 ..,m,(mle;n)二维圆贴合。
假设给定的投影点的目标函数是:
(6)
其中di是点之间的距离qi(xi,yi)isin; Sq和拟合曲线。
拟合圆的方程为:
(7)
其中(a,b)是圆的中心,R是半径。这里,圆心是质心R的中心。
(8)
当目标函数接近零时,近似方程可以表示如下。
(9)
拟合圆的半径约为:
(10)
单个树的拟合结果如图2所示,其中平面的中心为micro;。
图2 圆圈在3-D点的投影上
3)计算树高
树高h可以通过以下公式来实现。
(11)
3.2站立树体积的计算
根据平均形状测试因子的方法,用方程(12)近似计算站立树体积[10]。实验样品为无菌松木。
(12)
其中g13是森林高度的横截面积,h树高,f形状的平均检验因子。本文选择f对站立树体积的计算结果有影响,本文可以从参考文献[10]的表中获得其值。
从表中可以看出,f= 0.4。在等式(12)中,gl3的半径近似等于质心的拟合圆的半径R.
利用VC 和Matlab编程和处理由激光扫描仪测量的3-D点云。可以得到16种变异菌的数据,如表1所示。
表1 三维点云数据处理个人树结果
这16棵树实际上被砍伐和测量,同时,通过分割正交公式(13)可以获得树的实际测量量。
(13)
其中gi是i段的中间横截面积,l段长度,g顶部木材的底部横截面面积lrsquo;顶部木材的长度,n分隔数。
这些砍伐的16棵树的计算树体积如表2所示。
表2 个体树木的数据
从表1和表2可以看出,通过比较三维点云处理结果与砍伐树数据得到的质心中的最小直径误差为1%,最大值为10%,平均误差为3%。高度误差的最小值为1%,最大值为9%,平均误差为3%。因此,可以看出,利用激光扫描仪测量站立树体积的方法是可靠和可行的。
4.林业库存的测量
当激光扫描仪同时测量多于一棵树时,每棵树的体积至少不得超过50%,否则影响计算结果的准确性。所以这种方法更适合于人造森林资源的测量。基本过程如下:首先将三维点云划分为冠,树干和地板,然后通过处理由激光扫描仪测量的所有树干提取的点云计算林业清单。
5.结论
利用VC 和Matlab通过几何方法对三维点云进行编程和处理,可以显着提高测量速度和测量精度。试验结果表明,比较计算的直径,树木高度,质心中的树体积与砍伐树木的价值,平均误差不超过3%,适合森林经营的实际需求。如果激光扫描仪同时测量多于一棵树,测量周期将会大大缩短,其结果将是准确的,会明显同时节省人力和物力的资源,可以实现林业库存的自动化测量。
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