Individual Tree Segmentation from LiDAR Point Clouds for Urban Forest Inventory-Toy模板网

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Abstract

本研究的目的是使用 LiDAR 点云数据开发单棵树级别的自动化城市森林清单的新算法。激光雷达数据包含三维结构信息，可用于估算树高、基高、树冠深度和树冠直径。这使得精确的城市森林库存可以细化到单棵树。与大多数已发布的从 LiDAR 派生的栅格表面检测单个树木的算法不同，我们直接使用 LiDAR 点云数据来分离单个树木并估计树木指标。在典型城市森林中的测试结果令人鼓舞。未来的工作将致力于通过数据融合技术协同 LiDAR 数据和光学图像来表征城市树木。

Keywords: LiDAR; individual tree extraction; tree metrics estimation

1. Introduction

城市森林被定义为生长在城市、城镇或郊区的森林或树木的集合。城市森林提供了许多好处，例如节约能源和减少空气污染。为了最大限度地发挥这些效益，出于规划和管理目的，通常需要一份城市森林清单。然而，城市林业数据库很少见、不完整且不经常更新，因为传统的地面调查耗时、昂贵且劳动密集。因此，人们对城市森林资源知之甚少。随着光探测和测距 (LiDAR) 技术的出现，预计城市森林清查可以实现自动化。

LiDAR 能够通过树冠的开口“看到”地面并检测树木的 3-D 结构。 LiDAR 在森林中的应用研究始于 80 年代。早期的工作主要集中在林分水平上使用分析 LiDAR 系统对森林进行量化 [1,2]。对于天然林管理而言，林分水平测量比个体树木水平更重要。然而，城市森林是许多不同物种和年龄的马赛克，通常具有较高程度的空间异质性。因此，社区管理者通常需要更详细的信息。

由于采样率的大幅提高，现代扫描 LiDAR 技术允许在单个树级别估计库存元素。已经探索了一系列方法来检测单棵树，其中许多方法基于 LiDAR 衍文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-471848.html

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