研发之路丨林木点云树干识别技术

树木作为生态系统的重要组成部分及重要的生产者，在生态圈承担着不可或缺的作用。随着测绘技术的进步与发展，我国数字化林业建设进程不断向前推进，三维激光扫描作为一种快速获取目标物三维空间坐标、并以点云形式展现物体表面真实结构的新型测绘技术，已经广泛应用于林业资源调查、林分结构研究以及单木三维重建等方面。

通过三维激光点云数据对树木三维重建，可以准确获取树木形态、树木胸径、树冠表面积、体积等参数，为树木生长趋势、森林资源调查、生态系统碳循环、名木古树保护等研究提供可靠基础数据。

俯视图（左）

正视图（右）

我们树干识别技术使用的点云数据由GeoSLAM手持三维激光扫描仪获取，采集方法不仅能在外围采集，还能深入林中穿梭采集，在保证测量人员作业安全的条件下，完整获取树木详细的激光点云数据，点云成果达到18618974个点，点密度间隔约为0.006m，pcd格式，文件大小852MB，数据满足算法研究需要。

为保证林木识别结果的稳健性同时减少计算量，我们对数据进行下采样，使用downsample方法，用单个聚合点替换占用体素（叶节点）内的每个点，其中将每个体素的边长设置为0.04m，输出一个下采样的点云，得到2547657个点，减少了约90%，同原文件相比文件大小变为39MB，减少了计算总量。

俯视图

正视图

在确定下采样分辨率时，考虑仪器的特性，并观察各点之间的距离，使用0.04m的体素边缘长度，在去除地面冗余点的同时，保存了来自树冠的重要数据。为识别大面积点云中的单个树，需将点云沿着xy平面进行切割，并构建底层数字地形模型，在特定高度依据地形生成切片。我们将DTM的分辨率设为2m，切片最小高度设为2m，最大高度设为6m，再通过欧几里得聚类、基于区域分割、形状拟合、主成分分析四个步骤识别单个树干，采用findstems方法，将平滑度设为4，最小茎直径设为0.2m，最大茎直径设为2m，输出区域拟合圆柱的直径介于或等于最小和最大直径之间，最终完成单个树干识别及分离。

树干识别效果

该方法可利用输出中间文件，用于确定识别错误的来源。例如应用欧几里得聚类和基于区域的分割后的切片可视化，可以很直观的通过不同颜色的树干去判别树木的数量、树冠的走向、树干的大小等内容。

树干识别技术应用于数字化林业建设不仅节约时间，提高作业效率和作业精准度，还大大减少人力、物力的投入。在未来技术探索之路，撰云空间愿与同仁们继续开拓测绘地理信息行业应用的广度和深度，精益求精，更进一步，为我们测绘地理信息行业带来更多的惊喜。