一种单株树木骨架点提取方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种单株树木骨架点提取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取单株树木点云数据，并根据单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点。构建单株树木点云数据的Kd‑Tree数据结构。根据Kd‑Tree数据结构、单株树木点云数据的基部根节点以及邻近点搜索法构建单株树木点云邻域图。根据点云邻域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图。获取测地图中的最大路径距离，并根据最大路径距离将单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点。本发明专利技术解决单株树木点云数据存在缺失或密度较低情况下单株树木骨架点难以提取的情况，以保证单株树木骨架点精度和完整性问题。

A Method, Device, Equipment and Storage Medium for Extracting Skeleton Points of Single Tree

【技术实现步骤摘要】
一种单株树木骨架点提取方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种单株树木骨架点提取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
单株树木作为森林中的重要组成部分，其高逼真度三维几何模型现已广泛应用于林学、生态学、遥感及数字城市等领域。随着地面激光雷达的兴起，因其可快速、非接触式地采集单株树木几何结构的三维信息，使得高逼真度单株树木几何模型重建成为可能。目前国内外针对单株树木几何建模研究中运用单株树木骨架点实现单株树木三维几何模型的方法居多；骨架点被定义为枝干几何中心，其表征树木枝干三维几何模型主体结构及特征，因此通过骨架点提取算法得到单株树木骨架点可为后续高精度单株树木几何建模奠定基础。现有技术的缺陷：基于水平集的方法：该方法通过提取点云数据中每点的k个近邻点并连接得到邻域图；然后运用最短路径算法求出每个点至用户预先设定的根节点的路径距离；最后将具有相同路径距离的点构成水平集并计算水平集的中心点即可得到骨架点。基于水平集的方法对目标点云数据的完整性和质量要求较高，当点云出现缺失或者点云密度较小时会出现骨架点无法提取的情况；同时该方法较难处理枝条分叉或水平生长的情况，造成这种情况在于水平集的方法涉及到最短路径距离的问题，通过设定一定路径距离将点云进行分集，此时算法难以判断各水平集所在枝条的位置及其点云走向。基于聚类的方法：该方法通过欧式聚类的方法寻找每个点的近邻点并连接成邻域图，然后根据邻域图中各点的邻近关系得出每个点至根节点的最短距离进行聚类并计算各聚类集合的中心作为骨架点。基于聚类的方法其特点与水平集类似，但该方法难以设置较合理的聚类距离阈值且设置不同的根节点其得到的骨架点有差异。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种单株树木骨架点提取方法、装置、设备及存储介质，本专利技术采用的单株树木骨架点提取方法结合水平集、聚类方法等方法的思想提取单株树木骨架点，解决单株树木点云数据存在缺失或密度较低情况下单株树木骨架点难以提取的情况，以保证单株树木骨架点精度和完整性问题。本专利技术实施例提供了一种单株树木骨架点提取方法，包括：获取单株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点；构建单株树木点云数据的Kd-Tree数据结构；根据所述Kd-Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻近点搜索法构建单株树木点云邻域图；根据所述点云邻域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图；获取所述测地图中的最大路径距离，并根据所述最大路径距离将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点。优选地，获取单株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点，具体包括：根据所述单株树木点云数据提取单株树木主干基部预定高度的点云数据；根据最小二乘法拟合圆计算所述单株树木主干基部点云数据的圆心作为基部根节点；其中，最小二乘法拟合圆表达式为：R2＝(x-A)2+(y-B)2；其中，R为圆的半径，所述X,Y分别为点云数据的坐标值，A，B圆心点的坐标。优选地，根据所述Kd-Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻点搜索法构建单株树木点云数据邻域图，具体包括：根据所述Kd-Tree数据结构设定所述根节点的K个近邻点搜索数目；根据所述K个近邻点搜索数目和邻点搜索法，遍历点云中所有点，并将每个点与其近邻点连线得到所述单株树木点云数据邻域图。优选地，根据所述点云领域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图，具体包括：计算点云邻域图各点到所述根节点的路径距离；根据所述路径距离将各点与所述根节点进行连接，以获得单株树木点云数据测地图测地图。优选地，获取所述测地图中的最大路径距离；并根据所述最大路径距离以及预先设定的分层间隔将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点，具体包括：根据所述分层结果，从第一层开始逐层计算各分层点云数据的中心点的算术平均值，以获得骨架点；其中，当同一层中存在多个分支时，运用欧式聚类的方法确定分支个数，并计算各分支中所有点云数据的中心点的算术平均值，以获得作为骨架点。优选地，在获取所述测地图中的最大路径距离；并根据所述最大路径距离将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点之后，还包括：当判断所述单株树木骨架点不完整时，则提取未参与计算的单株树木点云数据的根节点，并返回构建单株树木点云数据的Kd-Tree数据结构的步骤。第二方面，本专利技术实施例提供了一种单株树木骨架点提取装置，包括：获取单元，用于获取株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点；第一构建单元，用于构建单株树木点云数据的Kd-Tree数据结构；第二构建单元，用于根据所述Kd-Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻近点搜索法构建单株树木点云邻域图；测地图获取单元，用于根据所述点云邻域图以及最短路径Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图；骨架点获取单元，用于获取所述测地图中的最大路径距离，并根据所述最大路径距离将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点。获取单元，具体包括：根据所述单株树木点云数据提取单株树木主干基部预定高度的点云数据。根据最小二乘法拟合圆计算所述单株树木主干基部点云数据的圆心作为基部根节点；其中，最小二乘法拟合圆表达式为：R2＝(x-A)2+(y-B)2；其中，R为圆的半径，所述X,Y分别为点云数据的坐标值，A，B圆心点的坐标。优选地，第二构建单元，具体包括：设定模块，用于根据所述Kd-Tree数据结构设定所述根节点的K个近邻点搜索数目；连线模块，用于根据所述K个近邻点搜索数目和邻点搜索法，遍历云点中所有点，并将每个点与其近邻点连线得到所述单株树木点云数据邻域图。优选地，测地图获取单元，具体包括：计算点云领域图各点到所述根节点的路径距离，根据所述路径距离将各点与所述根节点进行连接，以获得单株树木点云数据测地图。优选地，骨架点获取单元，具体包括：根据所述分层结果，从第一层开始逐层计算各分层点云数据的中心点的算术平均值，以获得骨架点；其中，当同一层中存在多个分支时，运用欧式聚类的方法确定分支个数，并计算各分支中所有点云数据的中心点的算术平均值，以获得作为骨架点。优选地，骨架点获取单元，还用于当判断所述单株树木骨架点不完整时，则提取未参与计算的点云数据提取提取单株树木点云数据的基部根节点，并返回构建单株树木点云数据的Kd-Tree数据结构的步骤。第三方面，本专利技术实施例提供了一种单株树木骨架点提取设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如第一方面所述的单株树木骨架点提取方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面所述的单株树木骨架点提取方法。实施本专利技术，具有如下有益效果：1、本专利技术能够减少因树木枝干之间的遮挡造成点云数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单株树木骨架点提取方法，其特征在于，包括：获取单株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点；构建单株树木点云数据的Kd‑Tree数据结构；根据所述Kd‑Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻近点搜索法构建单株树木点云邻域图；根据所述点云邻域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图；获取所述测地图中的最大路径距离，并根据所述最大路径距离将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点。

【技术特征摘要】
1.一种单株树木骨架点提取方法，其特征在于，包括：获取单株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点；构建单株树木点云数据的Kd-Tree数据结构；根据所述Kd-Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻近点搜索法构建单株树木点云邻域图；根据所述点云邻域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图；获取所述测地图中的最大路径距离，并根据所述最大路径距离将所述单株树木点云数据进行分层，并计算各分层点云数据的中心点，以获得单株树木骨架点。2.根据权利要求1所述的单株树木骨架点提取方法，其特征在于，获取单株树木点云数据，并根据所述单株树木点云数据提取单株树木点云数据的基部根节点，具体包括：根据所述单株树木点云数据提取单株树木主干基部预定高度的点云数据；根据最小二乘法拟合圆计算所述单株树木主干基部点云数据的圆心作为基部根节点；其中，最小二乘法拟合圆表达式为：R2＝(x-A)2+(y-B)2；其中，R为圆的半径，所述X,Y分别为点云数据的坐标值，A，B圆心点的坐标。3.根据权利要求1所述的单株树木骨架点提取方法，其特征在于，根据所述Kd-Tree数据结构、所述单株树木点云数据的基部根节点以及邻点搜索法构建单株树木点云数据邻域图，具体包括：根据所述Kd-Tree数据结构设定所述根节点的K个近邻点搜索数目；根据所述K个近邻点搜索数目和邻点搜索法，遍历点云中所有点，并将每个点与其近邻点连线得到所述单株树木点云数据邻域图。4.根据权利要求1所述的单株树木骨架点提取方法，其特征在于，根据所述点云领域图以及Dijkstra算法，以获得单株树木点云数据测地图，具体包括：计算点云邻域图各点到所述根节点的路径距离；根据所述路径距离将各点与所述根节点进行连接，以获得单株树木点云数据测地图测地图。5.根据权利要求1所述的单株树木骨架点提取方法，其特征在于，获取所述测地图中的最大路径距离；并根据所述最大路径距离以及...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄崯国，
申请(专利权)人：漳州通正勘测设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35