基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法、装置及存储介质

本申请涉及点云数据处理，具体涉及一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、单木作为地表森林组成的最小单元，单木参数的精确提取是实现森林地表生物量由单木到样地、区域甚至全球多尺度反演的关键。树冠作为单木进行光合作用和碳循环的主要功能器官，树冠体积的精确估算可为生物量估算、林业资源管理等提供支持，可有效解决地表生物量遥感精细反演不确定性问题。传统的树冠体积测量方法主要基于人工测量获取单木冠幅、冠高等基本参数，再将树冠近似为一个规则的三维几何实体来计算体积，如球体和锥形等。然而，传统方法受限于人为因素、测量仪器偏差的影响，存在树冠体积计算效率低和精度有限的缺点，难以满足当前智慧林业调查和精准农业管理的现势性要求。

2、激光雷达技术（laser detecting and ranging, lidar）作为一种新兴的非接触式主动遥感技术，能够快速、精确地自动化扫描获取林木冠层的三维结构信息，已被广泛应用于林业参数精细提取研究。

3、根据空间填充逻辑的不同，基于lidar的树冠体积提取方法主要分为两类：第一类为基于点云体素分割的树冠体积提取方法；第二种是基于点云边界提取的树冠体积提取法。

4、但是，现有方法忽略了树冠轮廓细节差异对树冠体积估算的影响。因此，还需要进一步研究以实现自适应边界拟合，并提升树冠体积计算方法的稳健性。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中的问题。

2、为实现上述目的，本申请实施例提供一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，包括：

3、s1、获取单木树冠点云数据，将树冠点云在z轴方向上进行等间距分层，对每一层点云进行二维凸包拟合，获取每一层的凸包边；

4、s2、对每一层点云进行多视角分割，以分割间距对每条凸包边进行等间距的区域分割，找到每个分割区间的点，选择这些点到当前凸包边垂直距离最小且低于距离阈值的点；若在不同凸包边获取了同一个点，则将该点分配给距离最近的凸包边；迭代循环完成后，将每条凸包边演化的边界点依次连接，再通过凸包节点连接，获得初始多边形边界；

5、s3、自适应动态优化所述分割间距和距离阈值；

6、s4、对每层初始多边形边界进行交叉边检测，解决边界交叉的问题，进行多边形内点检测，避免部分点位于多边形边界的外部，获得最终多边形边界；

7、s5、根据提取的树冠最终多边形边界，计算每一层多边形的面积；基于计算获取的树冠每一层的面积，结合树冠分层的间距，获取每一层树冠的体积，累加各层体积，获取单木树冠的体积。

8、可选地，所述步骤s3具体包括：

9、以各层二维点云计算的平均最近邻距离作为自适应分割间距s，以各层凸包边长度平均值实现距离阈值d的自适应：

10、，

11、，

12、式中，为该层点云每个点到其余点的二维最近邻距离，为该层点云的点数量，为该层点云拟合二维凸包的每条凸包边的长度，为该层凸包边数目。

13、可选地，在所述步骤s4中，

14、所述交叉边检测具体包括：

15、对每层初始多边形边界进行交叉边检测，若存在相交叉的凸包边，则寻找到导致交叉的点，将距离其对应凸包边较远的两个点重新分配给除当前凸包边外距离最近的凸包边，若仍存在交叉，则在边界点集中直接丢弃其中一个点。

16、可选地，在所述步骤s4中，

17、所述多边形内点检测具体包括：

18、检测所述初始多边形边界外部的点云点，对于处于外部的点，将其就近分配到距离最近的凸包边，并更新作为新的边界点。

19、可选地，所述步骤s5中，

20、根据提取的树冠最终多边形边界，按照边界连接顺序依次获取多边形顶点，然后利用离散化格林公式计算每一层多边形的面积；

21、各层多边形面积和树冠体积通过以下公式计算：

22、，

23、，

24、式中，为树冠第层的面积，和为树冠轮廓边界多边形的第点的二维投影坐标，为组成该层多边形边界顶点的总数量，为单木树冠的总体积，为树冠分层的间距，即每一层的高度。

25、可选地，采用0.1m作为分层间距，将树冠点云在z轴方向上进行等间距分层。

26、可选地，所述树冠点云数据来源于地基激光扫描、机载激光扫描或移动式激光扫描中的任意一种平台。

27、可选地，在所述步骤s1之前，还包括对所述单木树冠点云进行预处理：对原始激光点云进行去噪、拼接、裁剪，并基于高程-点云数量分布统计确定树冠与主干的分割阈值，提取树冠点云。

28、为实现上述目的，本申请还提供一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算装置，包括：存储器；以及与所述存储器连接的处理器，所述处理器被配置成执行如上所述的方法的步骤。

29、为实现上述目的，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被机器执行时实现如上所述的方法的步骤。

30、本申请实施例具有如下优点：

31、1）提出了一种分层多视角分割的冠层边界拟合方法，将多视角引入边界提取并与区域分割相结合，克服了单一视角的不足，有助于提高树冠体积估算精度；

32、2）提出了分割间距和距离阈值的自适应动态优化方法，提升了算法的自动化程度及在复杂冠层点云边界拟合的稳健性；

33、3）设计了交叉边和外点检测与修正的策略，消除了多视角导致的边界相互交叉现象及区域分割后边界点连接产生的外点问题。

1.一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，在所述步骤s4中，

4.根据权利要求1或3所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，在所述步骤s4中，

5.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，所述步骤s5中，

6.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算方法，其特征在于，

9.一种基于分层多视角分割的自适应边界演化的单木树冠体积估算装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被机器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。