一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法技术

本发明专利技术涉及一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，与现有技术相比解决了叶面指数测定效率低、环境要求高的缺陷。本发明专利技术包括以下步骤：获取植物冠层的三维激光点云数据；点云数据的分割；植物边缘轮廓之内的点云图分类；对所有植物分别计算其半侧植物的体积                                               ；统计击中点的点数；统计击穿点的比例；利用反演计算出叶面积指数。本发明专利技术利用地面激光雷达测量系统生成的三维点云数据，结合计算机图形学技术，从点云图像中获取叶面积指数计算所需的相关参数并进行多元线性回归处理，从而计算叶面积指数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法
本专利技术涉及植物叶面积指数测定
，具体来说是一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法。
技术介绍
叶面积指数是指一块土地上作物叶片的总面积与土地面积的比值，是生态学研究的关键参数之一，具有重要的理论价值与实际价值。目前树木的页面指数的测量方法大多为间接法，即利用仪器设备测量与叶面积指数相关的其他参数，再通过计算求得叶面积指数，而并非直接依照叶面积指数的定义进行测量。例如专利号为CN200810166822的文件提出利用统计落叶的相关参数来求取大面积林地的叶面积指数，但是这种方法无法在树木的生长期进行统计，且对测量环境要求苛刻(风速，树叶含水率)也很费时费力。另外一种叶面积指数的测量方法主要是依靠间接光学模型测量法，即，主要研究空隙率，即冠层内太阳辐射未被截取的概率，从而出现了一系列基于空隙率分析的冠层叶面积指数分析仪器，例如专利号为CN201010136947的文件提出采用冠层分析仪。然而这种测量方法在每次测量前均需要做大量准备工作包括校对仪器、测量时间的选择(仅限于正午)、光照强度的限制、方位角校正等。每次测量准备时间长，冠层分析仪拍照之后需要在计算机中对图像进行后处理，无法实时获取测量结果，因此有必要设计一种新型的测量方法以满足智能农业中边测量边施药的新需求。虽有少量采用直接法测量的技术，如专利号为CN201110169182和CN201210004979的文件，利用激光传感器测量树叶的层数，从而计算叶面积指数。但是这种方法存在激光的发射端发射激光穿过叶片到达接收端这一过程，由于机械结构的限制很难做得够大以方便测量高大的树木，在每次测量过程中都得按照每个树冠的形状调整测量时所走的路径，测量速度慢，效率不够高。如何开发出一种测量效率高、适用环境广的叶面积测定方法已经成为急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中叶面指数测定效率低、环境要求高的缺陷，提供一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法来解决上述问题。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，包括以下步骤：获取植物冠层的三维激光点云数据，利用二维激光雷达和移动机器人沿着植物冠层的侧面进行扫描，获取每一帧图像拍摄时的三维坐标以及扫描目标点的三维空间坐标信息，将每一帧图像拼接起来，构成三维点云图像；点云数据的分割，沿用采样时的坐标系，利用二维激光雷达和植物的位置关系，对植物边缘轮廓之外的点云图进行分类，将植物边缘轮廓之外的点云图从地面、背景杂物、天空无穷远处的点云中分离出来；植物边缘轮廓之内的属于地面、背景杂物、天空无穷远处的点云依然保留在点云图中；植物边缘轮廓之内的点云图分类，对于植物边缘轮廓之内的所有点，以雷达行进直线到植物树干所在平面的倾角对应的距离为划分，小于此距离的标记为击中，大于此距离的标记为击穿；对所有植物分别计算其半侧植物的体积Vhalf，通过切片的每个微元的面积Si计算出每个切片的总面积Sframe，从而计算出半侧植物的体积Vhalf；统计击中点的点数，对点云图中所有标记为击中的点进行计数，累加得到击中点的数目为I；统计击穿点的比例，对点云图中所有标记为击穿的点进行统计，计算出击穿点的比例Z；利用反演计算出叶面积指数，利用线性回归的方法求取同一地区同一植物在某段较短时间内的四个参数，计算同一地区同一植物的叶面积指数LAI。所述的对所有植物分别计算其半侧植物的体积Vhalf包括以下步骤：对于某一帧上所扫描的切片，计算切片的每个微元的面积，其计算公式如下：其中SOAB为二维激光雷达至植物的中心线所形成三角形的面积，SOCD为二维激光雷达至植物的树冠最近处所形成三角形的面积，OA和OB为二维激光雷达与植物中心线之间的两根相邻的激光扫描线距离，OC和OD为二维激光雷达与植物树冠最近处之间的两根相邻的激光扫描线距离；θ为两根相邻的激光扫描线之间的夹角；计算每个切片的总面积，其计算公式如下：通过累加计算整个半侧植物的体积，其计算公式如下：Vhalf＝ΣSframe×Δs，其中Δs为激光雷达两次扫描帧之间前进的距离。所述的统计击穿点的比例Z包括以下步骤：对点云图中所有标记为击穿的点进行计数，累加得到击穿点的总数为z0；计算击穿点的比例Z，其计算公式如下：Z＝z0/(z0+I)×100％。所述的利用反演计算出叶面积指数包括以下步骤：选择一定数量的样本植物，对样本植物进行人工取样测量或使用冠层分析仪测量，获取样本植物内单棵植物准确的叶面积指数LAI0；对样本植物建立多元线性回归模型，利用样本植物的叶面积指数LAI0计算出体积因子A、击中因子B、击穿因子C、修正值D，其公式如下：LAI0＝A×Vhalf+B×I+C×Z+D，其中，LAI0为个体准确的叶面积指数、I为击中点的数目、Z为击穿点的比例、Vhalf为半侧植物的体积；利用体积因子A、击中因子B、击穿因子C、修正值D，对于同一片区域内的其他植物分别计算单棵植物的叶面积指数LAI，其计算公式如下：LAI＝A×Vhalf+B×I+C×Z+D，其中Vhalf为需计算的单棵植物的半侧植物体积、I为需计算的单棵植物的击中点的数目、Z为需计算的单棵植物的击穿点的比例。有益效果本专利技术的一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，与现有技术相比利用地面激光雷达测量系统生成的三维点云数据，结合计算机图形学技术，从点云图像中获取叶面积指数计算所需的相关参数并进行多元线性回归处理，从而计算叶面积指数。本专利技术提供了一种实时、准确、间接地估算树木叶面积指数的方法。通过提取单株树木的三维的激光点云图像中的与树木冠层相关的参数，来实现利用激光雷达点云数据进行叶面积指数的估算与反演，简洁高效(相比光学测量方法)且不会对树木结构和辐射特性造成不良影响(相比人工测量)，而且还可以永久性地记录树木的三维结构特征，有利于将来的深入研究。可应用于大范围内同一时间同一地区的同种植物上，测量速度快，无需针对每棵树单独调整，且不依赖外界光照，日夜均可工作。在测量过程结束后可以实时获取叶面积指数，在精准农业领域有着巨大的潜在应用价值。附图说明图1为本专利技术的方法流程图；图2为本专利技术中二维激光雷达的测定原理图；图3为叶面积指数与半侧植物体积的相关性展示图；图4为叶面积指数与击中点数的相关性展示图；图5为叶面积指数与击穿点比例的相关性展示图；其中，1-二维激光雷达、2-植物。具体实施方式为使对本专利技术的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：如图1所示，本专利技术所述的一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，包括以下步骤：第一步，获取植物冠层的三维激光点云数据。利用二维激光雷达和移动机器人沿着植物冠层的侧面进行扫描，获取每一帧图像拍摄时的三维坐标以及扫描目标点的三维空间坐标信息。二维激光雷达和移动机器人对植物进行扫描，如图2所示，其拍摄的每一帧图像为透视扫描的切片图像，非日常视频中的帧图像。将每一帧图像(切片图像)拼接起来，构成三维点云图像。三维激光点云数据是利用地面二维激光扫描仪在平动中进行扫描所获取的树木冠层的点云，其中包含了扫描目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，其特征在于，包括以下步骤：11)获取植物冠层的三维激光点云数据，利用二维激光雷达和移动机器人沿着植物冠层的侧面进行扫描，获取每一帧图像拍摄时的三维坐标以及扫描目标点的三维空间坐标信息，将每一帧图像拼接起来，构成三维点云图像；12)点云数据的分割，沿用采样时的坐标系，利用二维激光雷达和植物的位置关系，对植物边缘轮廓之外的点云图进行分类，将植物边缘轮廓之外的点云图从地面、背景杂物、天空无穷远处的点云中分离出来；植物边缘轮廓之内的属于地面、背景杂物、天空无穷远处的点云依然保留在点云图中；13)植物边缘轮廓之内的点云图分类，对于植物边缘轮廓之内的所有点，以雷达行进直线到植物树干所在平面的倾角对应的距离为划分，小于此距离的标记为击中，大于此距离的标记为击穿；14)对所有植物分别计算其半侧植物的体积Vhalf，通过切片的每个微元的面积Si计算出每个切片的总面积Sframe，从而计算出半侧植物的体积Vhalf；15)统计击中点的点数，对点云图中所有标记为击中的点进行计数，累加得到击中点的数目为I；16)统计击穿点的比例，对点云图中所有标记为击穿的点进行统计，计算出击穿点的比例Z；17)利用反演计算出叶面积指数，利用线性回归的方法求取同一地区同一植物在某段较短时间内的四个参数，计算同一地区同一植物的叶面积指数LAI。...

【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达点云技术的植物叶面积指数测定方法，其特征在于，包括以下步骤：11)获取植物冠层的三维激光点云数据，利用二维激光雷达和移动机器人沿着植物冠层的侧面进行扫描，获取每一帧图像拍摄时的三维坐标以及扫描目标点的三维空间坐标信息，将每一帧图像拼接起来，构成三维点云图像；12)点云数据的分割，沿用采样时的坐标系，利用二维激光雷达和植物的位置关系，对植物边缘轮廓之外的点云图进行分类，将植物边缘轮廓之外的点云图从地面、背景杂物、天空无穷远处的点云中分离出来；植物边缘轮廓之内的属于地面、背景杂物、天空无穷远处的点云依然保留在点云图中；13)植物边缘轮廓之内的点云图分类，对于植物边缘轮廓之内的所有点，以雷达行进直线到植物树干所在平面的倾角对应的距离为划分，小于此距离的标记为击中，大于此距离的标记为击穿；14)对所有植物分别计算其半侧植物的体积Vhalf，通过切片的每个微元的面积Si计算出每个切片的总面积Sframe，从而计算出半侧植物的体积Vhalf；15)统计击中点的点数，对点云图中所有标记为击中的点进行计数，累加得到击中点的数目为I；16)统计击穿点的比例，对点云图中所有标记为击穿的点进行统计，计算出击穿点的比例Z；17)利用反演计算出叶面积指数，利用线性回归的方法求取同一地区同一植物在某段较短时间内的四个参数，计算同一地区同一植物的叶面积指数LAI；所述的利用反演计算出叶面积指数包括以下步骤：171)选择一定数量的样本植物，对样本植物进行人工取样测量或使用冠层分析仪测量，获取样本植物内单棵植物准确的叶面积指数LAI0；172)对样本植物建立多元线性回归模型，利用样本植物的叶面积指数LAI0计算出体积因子A、击中因子B、击穿因子C、修正值D，其公式如下：LAI0＝A×Vhalf+B×I+C×Z+D，其中，LAI0为个体准确的叶面积指数、I...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛润新，李成平，徐照胜，刘路，刘永博，王杰，陈慧，
申请(专利权)人：中国科学院合肥物质科学研究院，
类型：发明
国别省市：安徽;34