一种基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法，该方法包括：对原始点云数据进行多层级阈值分离去噪操作，得到林木点云数据；通过动态参数优化后的密度聚类算法对所述林木点云数据进行初始林木识别，得到初始识别结果；对所述初始识别结果进行三维形态校正和邻近目标融合，得到预测识别结果；对所述预测识别结果进行多维度特征验证，得到最终识别结果。该方法通过多层级阈值分离、异性滤波技术和多维度验证准确且高效地完成了林木检测任务，提高了检测精度和抗干扰能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及林木检测识别，特别是涉及一种基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法。

技术介绍

1、随着遥感技术的快速发展，激光雷达因其高精度三维信息获取能力，已成为林业资源调查的核心手段。传统的林木检测主要依赖人工实地测量或基于光学影像的目视解译，存在效率低、成本高、主观性强等问题。近年来，基于点云数据的自动化检测方法逐渐成为研究热点，尤其是密度聚类算法(如dbscan、hdbscan)因其对不规则形状数据的适应性，在单木分割中展现出潜力。

2、传统dbscan算法需手动设置全局参数，无法适应林分结构变化。尽管传统hdbscan算法通过层次聚类解决了部分问题，但是仍然存在如下不足：1)未考虑林木垂直分布特性，难以区分不同种类的林木，无法得到真是林木数量；2)对点云密度敏感，在密度稀疏区域易出现漏检情况。因此，设计一种基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法是十分有必要的。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，通过多层本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，对原始点云数据进行多层级阈值分离去噪操作，得到林木点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，通过自适应高程阈值对所述原始点云数据进行数据分离，得到点云密集区域和点云稀疏区域，包括：

4.根据权利要求2所述的基于HDBSCAN算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，根据密度引导对所述点云稀疏区域进行虚拟点补全，得...

【技术特征摘要】

1.一种基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，对原始点云数据进行多层级阈值分离去噪操作，得到林木点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，通过自适应高程阈值对所述原始点云数据进行数据分离，得到点云密集区域和点云稀疏区域，包括：

4.根据权利要求2所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，根据密度引导对所述点云稀疏区域进行虚拟点补全，得到补全区域，包括：

5.根据权利要求2所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，通过各向异性密度滤波消除所述点云密集区域和所述补全区域中的离群噪声点，得到所述林木点云数据，包括：

6.根据权利要求1所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征在于，对所述密度聚类算法进行动态参数优化的步骤包括：

7.根据权利要求6所述的基于hdbscan算法的林木株数与位置自动检测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾洪亮，张伟，丁诗东，
申请(专利权)人：广西壮族自治区林业勘测设计院，
类型：发明
国别省市：