【摘 要】
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【目的】针对已有三维点云数据单木分割方法提取下层林木困难、准确提取林木数量占总体比例偏低导致提取工作有效性不高、提取效果受点云密度和林分结构复杂程度影响等问题,
【机 构】
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北京林业大学精准林业北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFD0600902)
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【目的】针对已有三维点云数据单木分割方法提取下层林木困难、准确提取林木数量占总体比例偏低导致提取工作有效性不高、提取效果受点云密度和林分结构复杂程度影响等问题,改进单木提取策略和算法,为LiDAR单木提取技术向生产实践应用转化提供支撑。【方法】以机载LiDAR点云数据为基础,提出一种基于分层聚类的三维立体单木分割方法,并对点云分层、分割、单木匹配等环节进行算法改进,实现空间异质性较高林分的单木分割和信息提取。【结果】改进后的算法可在高密度、高空间异质性林分中进行单木分割和信息提取,并能更合理地与地面实测林
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