【摘 要】
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本文针对地基式激光雷达扫描点云的分布特征,提出一种基于骨架优化的三维树木重建方法。首先从原始点云中提取出树木的"类主干点",利用无向图数据结构存储和组织点云,然后基
【机 构】
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南京林业大学土木工程学院; 首都师范大学资源环境与旅游学院; 中国地质大学(北京)土地科学技术学院; 南京林业大学信息科学技术学院; 北京师范大学遥感科学国家重
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41301521、41701533、31770591)~~
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本文针对地基式激光雷达扫描点云的分布特征,提出一种基于骨架优化的三维树木重建方法。首先从原始点云中提取出树木的"类主干点",利用无向图数据结构存储和组织点云,然后基于"主干点"约束下的最小生成树算法生成单株树木的初始骨架,最后通过"密度调整"和"树枝平滑"优化操作,建立高逼真度的三维树木模型。本文提出的树木几何重建算法对点云数据缺失和点云的密度不敏感,对试验区不同的树种建模具有较高的鲁棒性。另外,本文通过对不同密度的点云和不同抽稀层次下的点云进行效率测试,发现结合类主干点表达和点云抽稀能共同确保本文算法可以重建大场景TLS植被点云数据。
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