【技术实现步骤摘要】
基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法
本专利技术涉及单株分离
，具体涉及一种基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法。
技术介绍
热带地区广泛种植的天然橡胶作为重要的工业原料和战略物资，在国民经济建设中的作用日益突出。然而，橡胶树是南美洲亚马逊河流域的野生物种，在我国没有野生资源，因此我国的橡胶林多是纯粹的人工林。海南作为我国最大的橡胶生产基地，拥有近800万英亩的橡胶林，形成了最大的人工生态系统。但由于地理位置的原因，其经常受到台风的干扰。据统计，在过去的60年里，海南岛遭遇了100多次台风袭击。台风在短时间内发生，并对橡胶树造成严重的原始破坏，如树干和树枝断裂以及连根拔起等。在全球气候变暖的背景下，虽然每年登陆海南的台风频数有减少的趋势，但台风的平均强度总体呈增强趋势，这必将对橡胶的种植和生产造成严重的影响。为确定橡胶树的抗风性能指标，培育强抗性品种，精准的橡胶树单木分割算法是获得橡胶树的结构参数和动态变化信息必不可少的前提条件。激光雷达技术，即激光探测及测距系统(LightDetectionandRanging,LiDA...
【技术保护点】
1.一种基于Faster R‑CNN的面向激光点云的单木分割方法，其特征在于，包括：步骤1：基于地面移动LiDAR获取林段点云数据；步骤2：计算扫描林段的点云特征，从而实现林段点云数据的枝叶分离；步骤3：对林段的主干点云数据进行自适应体素化操作，并对其进行多角度投影以生成相应的深度图像；步骤4：采用深度学习方法对生成的深度图像中的主干进行检测；步骤5：利用检测到的深度图像中主干的位置信息，通过反投影获得相应主干的空间三维点云；步骤6：将获取到的主干部分的点云作为种子点，结合区域增长算法实现单木分离。
【技术特征摘要】
1.一种基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法，其特征在于，包括：步骤1：基于地面移动LiDAR获取林段点云数据；步骤2：计算扫描林段的点云特征，从而实现林段点云数据的枝叶分离；步骤3：对林段的主干点云数据进行自适应体素化操作，并对其进行多角度投影以生成相应的深度图像；步骤4：采用深度学习方法对生成的深度图像中的主干进行检测；步骤5：利用检测到的深度图像中主干的位置信息，通过反投影获得相应主干的空间三维点云；步骤6：将获取到的主干部分的点云作为种子点，结合区域增长算法实现单木分离。2.根据权利要求1所述的基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法，其特征在于，所述的步骤1包括：通过VelodyneHDL-32E扫描仪，根据既定的测量路线在林段内来回移动进行测量，并通过SLAM算法对测量得到的点云数据进行拼接。3.根据权利要求2所述的基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法，其特征在于，所述的步骤2包括：获取林段的点云数据中每个激光点pi的特征，记为:其中：{eix,eiy,eiz}为点pi的法向量，{c0,i,c1,i,c2,i}为点pi的结构张量特征，而{l0,i,l1,i,l2,i}为点pi的形状特征值；根据获得的每个激光点pi的特征结合高斯分类器实现对林段的枝叶分离操作。4.根据权利要求3所述的基于FasterR-CNN的面向激光点云的单木分割方法，其特征在于，所述的步骤3包括：在自适应体素化过程中，根据林段树木的种植行间距定义体素块的长度，根据林段树木的种植线间距定义体素块的宽度，根据林段树木克隆的冠下主干高度定义体素块的高度；体素化操作之后，林段的点云数据被分配给相应的体素，采用分配值Vi以标记每个有效体素；对于每个体素Vi，通过从Y轴正方向和X轴正方向投影产生两个对应的深度图像。5.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：云挺，陈鑫鑫，王佳敏，曹林，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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