一种基于车载激光扫描数据的单株树木点云自动提取方法

本发明提供了一种适用于复杂车载激光扫描数据的单株树木自动提取方法，主要分为两大步骤：

1. 基于聚类特征的粗分类：从车载激光扫描数据中获取可能包含树木的点聚类，称之为候选树木聚类。
2. 基于两级体素的区域生长：从每一个候选树木聚类中提取出所包含的单株树木点云。

本发明结合树木的整体和局部几何特征，能够在复杂环境中自动识别出单株树木的种子。针对树干与树冠分别制定不同的生长规则，分别进行生长，实现单株树木提取。

与其他单株树木提取算法相比，该方法在树木数量的提取完整度和正确率、单株树木点云的提取精度以及复杂环境下的提取等方面取得了较大提高，能够用于进一步的树木信息提取。

本发明提供了一种适用于复杂车载激光扫描数据的单株树木自动提取方法，主要分为两大步骤：基于聚类特征的粗分类，从车载激光扫描数居中获取可能包含树木的点聚类，称之为候选树木聚类；基于两级体素的区域生长，从每一个候选树木聚类中提取出所包含的单株树木点云。本本发明结合树木的整体和局部几何特征，能够在复杂环境中自动识别出单株树木的种子，针对树干与树冠分别制定不同的生长规则，分别进行生长，实现单株树木提取。同其他单株树木提取算法相比，该方法在树木数量的提取完整度和正确率、单株树木点云的提取精度以及复杂环境下的提取等方面取得了较大提高，能够用于进一步的树木信息提取。