【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，属于空间信息
技术介绍
植物生长的研究涉及到众多的科学研究领域，如植被遥感、生态等。地面激光雷达能够快速、精确的获取植被三维点云信息，从点云数据可以提取树木上的点集，利用该点集能够重建物体的表面结构。但是树木的几何结构较为复杂，尤其树木较多时，树木间相互遮挡，造成激光点云数据部分缺失。如何从地面激光点云甚至数据缺失的激光点云中重建树木的几何结构信息是空间信息
亟待需要解决的问题之一。 本专利技术的目的是在单一方向地面激光雷达扫描的情况下，采用物体表面点受力平衡的假设建立优化方程，让点云能够自动的填充被遮挡的部分，并且远离一些可能错误相交的部分，并且用距离最小生成树(DMst)构建的树型结构，既反映局部的点密度又兼顾点到根部的距离。目前基于点云对树三维骨架建模方面，常用的有基于启发式方法，该方法用单方向的激光点云重建树的主要树枝，在构建初始的树以后，用福射传输模型对树被遮蔽的地方进行模拟，结合L系统来填充这些地方，但该方法建模效率较低，并且难以处理点云缺失的情况。也有学者采用八叉树的数据结构，通过设置假设，去除那些不符合假设的边，最...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于地面激光雷达点云数据自适应构建三维树木骨架的方法，步骤包括 步骤一初步建立树木三维几何结构 对于包含多棵树的地面激光点云，需要先识别树的株数及其对应的底部，获取一定高度层的点，然后聚类提取单棵树的点云集合，计算每棵树点云集合的中点，作为该树的底点，对于复杂的区域需要交互式指定底部来确定树的棵数和底点。在树木点云中，利用k-Nearest Neighbor (KNN)算法计算每个点最邻近的n个点，以此构建一个无向图，通过该无向图构建最小生成树(MST),用Di jkstra算法计算每个底点到MST各点的最短距离，把每个点归属到离所对应底点最近的树上去。步骤二 构建距离最小生成树 从树木点云中用Dijkstra算法获得树的三维结构缺乏相邻点的信息，而MST也不能很好描述树的伸展形状；树枝通常是向上生长的，小范围内树干的分布应该是相对光滑的，树上的点被认为是以离根节点最近的方式连接，并且越相临的点在同一树枝上的可能性越大，本发明提出距离最小生成树方法(DMst)来构建子树，DMst的方法流程如下 (1)对单株树的点云构建无向图，其中顶点集合为V，设每个顶点到根节点的距离Ddij,每个顶点到当前DMst的最小距离为Dmst,每个顶点指向为P,每个顶点的MST指向为Pmst,每个顶点Dijkstra树的指向为Pdij ； (2)把底点做为DMst的根节点，初始化V，除底点以外的所有顶...
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