基于树冠最高点和地面树干中心的森林影像点云配准方法

S771.8; 为了弥补无人机和地面不同观测视角导致的森林信息缺失以及不同平台摄影测量影像点云难以高效配准的问题,该研究基于无人机和地面摄影测量构建森林三维影像点云数据,以提取的无人机树冠最高点和地面树干中心为关键特征点,参考由粗到精的配准思路,借助特征点在3D和2D的映射关系以及改进的模拟退火算法和迭代最近点算法,提出了一种适合于无人机和地面不同观测平台的森林影像点云配准框架.测试结果表明,相较于银杏树和楸树而言,杨树对关键点匹配影响较大(杨树1.13 m＞楸树0.75 m＞银杏树0.52 m),不同树种对粗配准影响较小(杨树0.13 m＞银杏树0.08 m＞楸树0.07 m);所提方法在不...

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Published in农业工程学报 Vol. 40; no. 15; pp. 127 - 134
Main Authors 刘金成, 郭义军, 曾嘉, 陈卓, 王海明, 于强
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西北农林科技大学水土保持科学与工程学院,杨凌 712100 01.08.2024
西北农林科技大学资源环境学院,杨凌 712100%西北农林科技大学资源环境学院,杨凌 712100
Subjects
树冠
地面摄影测量
森林
tree top
点云
terrestrial photogrammetry
无人机
point cloud
UAV
forestry
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202403086

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Summary:S771.8; 为了弥补无人机和地面不同观测视角导致的森林信息缺失以及不同平台摄影测量影像点云难以高效配准的问题,该研究基于无人机和地面摄影测量构建森林三维影像点云数据,以提取的无人机树冠最高点和地面树干中心为关键特征点,参考由粗到精的配准思路,借助特征点在3D和2D的映射关系以及改进的模拟退火算法和迭代最近点算法,提出了一种适合于无人机和地面不同观测平台的森林影像点云配准框架.测试结果表明,相较于银杏树和楸树而言,杨树对关键点匹配影响较大(杨树1.13 m＞楸树0.75 m＞银杏树0.52 m),不同树种对粗配准影响较小(杨树0.13 m＞银杏树0.08 m＞楸树0.07 m);所提方法在不同树种组成的6块典型样地上表现出色,平均精配准误差分为0.06 m,有效实现了无人机和地面平台影像点云的精细化配准.研究结果可为森林资源调查、森林三维重建以及影像点云的推广应用提供有力的支撑.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202403086