三維樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

步國(guó)超 汪 沛

三維樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

步國(guó)超 汪 沛*

(北京林業(yè)大學(xué) 北京 100083)

隨著林業(yè)信息化的建設(shè)與發(fā)展，利用地面激光雷達(dá)快速獲取樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)，從中提取樹(shù)木的結(jié)構(gòu)參數(shù)(胸徑，樹(shù)高，材積等)已成為一種重要的林木測(cè)量手段。為了彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)在樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)方面的空白，采用一系列樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取算法，并結(jié)合計(jì)算機(jī)圖形顯示技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種三維樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)。開(kāi)發(fā)完成了樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的三維顯示與旋轉(zhuǎn)平移查看功能。擁有基本的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理功能，以及樹(shù)木的胸徑、樹(shù)高、材積提取的功能。系統(tǒng)經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，證明其擁有良好的性能，并可以快速準(zhǔn)確地提取樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)。

地面激光雷達(dá) 樹(shù)木結(jié)構(gòu) 胸徑 樹(shù)高 軟件 點(diǎn)云

0 引 言

地面激光雷達(dá)通過(guò)發(fā)射激光束對(duì)探測(cè)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)，獲得高精度、高密度的三維點(diǎn)云，來(lái)表達(dá)目標(biāo)物在空間參考系下的空間分布與表面特性[1]。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，地面激光雷達(dá)技術(shù)廣泛地應(yīng)用于地形，竣工測(cè)量，建筑，考古，和城市建模等方面[2-4]。近年來(lái)，地面激光雷達(dá)在林業(yè)上的應(yīng)用也成為了一個(gè)研究的熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外研究者在從地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取林木參數(shù)方面進(jìn)行了很多的研究與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，包括對(duì)胸徑、樹(shù)高以及材積的提取[5-8]。地面激光雷達(dá)在林業(yè)上的這些應(yīng)用，可以節(jié)省人力物力，提高工作效率，推動(dòng)林業(yè)信息化的發(fā)展。

地面激光雷達(dá)的掃描速度快，可以較完整地獲取樹(shù)木表面信息。其在林業(yè)上應(yīng)用與關(guān)鍵點(diǎn)之一在于后期的數(shù)據(jù)處理。而現(xiàn)有的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件一般由激光雷達(dá)的制造商發(fā)布，如Leica 公司的Cyclone、FARO 的FARO Scene 等[9]。這些軟件采用通用的方法處理激光雷達(dá)所掃描到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，但是對(duì)于處理樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的具體要求，如從樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取胸徑，樹(shù)高，材積等，卻無(wú)法滿足。

因此，本文立足林業(yè)調(diào)查的基本需求，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了一種三維樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件。該軟件可以顯示地面激光雷達(dá)掃描的樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)做基本處理，并且可以自動(dòng)提取樹(shù)木的胸徑，樹(shù)高與材積。

圖1 系統(tǒng)框架圖

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)主要需要實(shí)現(xiàn)樹(shù)木點(diǎn)云的顯示，人機(jī)交互查看，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基本處理如截取、濾波等，以及單株立木的樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)(胸徑，樹(shù)高，材積)的提取等功能。

根據(jù)功能需求，采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想與軟件工程的方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)[10,11]。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框圖如圖1所示，其由5個(gè)模塊組成，分別為基礎(chǔ)類庫(kù)，數(shù)據(jù)I/O模塊，點(diǎn)云顯示模塊，核心算法模塊，圖形界面模塊。

1) 圖形界面模塊

圖形界面模塊提供了可視化界面，方便進(jìn)行人機(jī)交互操作。該軟件系統(tǒng)的主要功能，包括點(diǎn)云顯示的控制，點(diǎn)云基礎(chǔ)的濾波截取操作以及主要的樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取功能，都由用戶通過(guò)圖形界面模塊控制完成。

2) 數(shù)據(jù)I/O模塊

數(shù)據(jù)I/O模塊完成了軟件系統(tǒng)與外部點(diǎn)云的數(shù)據(jù)交換操作，可以完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的讀取，以及將處理之后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與結(jié)果輸出至外部文件。

3) 核心算法模塊

核心算法模塊包括三部分，分別是樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的胸徑提取算法，樹(shù)高提取算法，材積提取算法。其主要功能是從單株立木點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取樹(shù)木的基本結(jié)構(gòu)參數(shù)，并將結(jié)果發(fā)送至圖形界面模塊進(jìn)行顯示。

4) 點(diǎn)云三維顯示模塊

點(diǎn)云三維顯示模塊完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的可視化顯示功能，并提供點(diǎn)云旋轉(zhuǎn)查看，平移查看等功能接口，方便圖形界面模塊對(duì)顯示效果的控制。

5) 基礎(chǔ)類庫(kù)模塊

基礎(chǔ)類庫(kù)模塊是指處理點(diǎn)云的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與基礎(chǔ)算法。主要完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)的濾波，截取，角度校正等基本處理功能。

對(duì)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的一般處理流程如下：

(1) 讀取樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

(2) 對(duì)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，濾除地面激光雷達(dá)在掃描過(guò)程中產(chǎn)生的噪點(diǎn)；

(3) 對(duì)樹(shù)干局部點(diǎn)云進(jìn)行截取，提取某一高度的樹(shù)干直徑；

(4) 提取樹(shù)木的胸徑；

(5) 提取樹(shù)木的樹(shù)高；

(6) 利用樹(shù)高與樹(shù)木直徑數(shù)據(jù)提取樹(shù)木的材積；

(7) 將處理后的點(diǎn)云保存，并保存樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)。

2 關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)現(xiàn)

2.1 點(diǎn)云的三維顯示

點(diǎn)云的三維顯示功能是點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理最基礎(chǔ)也是最重要的功能之一。由于林木區(qū)域環(huán)境復(fù)雜，樹(shù)木密度高，所以由地面激光雷達(dá)采集的樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模往往非常大。對(duì)大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的同時(shí)保證系統(tǒng)的高速高效運(yùn)行是點(diǎn)云顯示模塊設(shè)計(jì)的核心。

基于上述分析，本文基于VTK(visualization toolkit )庫(kù)開(kāi)發(fā)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顯示模塊。VTK是一個(gè)源代碼開(kāi)放、面向?qū)ο蟮挠?jì)算機(jī)圖形、可視化技術(shù)及圖像處理軟件系統(tǒng)，擁有豐富的三維可視化算法，有著優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理效率。[12〗。

本系統(tǒng)基于VTK封裝的點(diǎn)云顯示模塊主要代碼如下：

class PTVisualizer

{

public:

…

PTVisualizer (const std::string &name = "");

//設(shè)置窗口名稱

void setWindowName (const std::string &name);

//設(shè)置其他窗口屬性

void setBackgroundColor ( double r,double g,double b);

...

//向窗口添加點(diǎn)云

template bool

addPointCloud (const typename PointCloud &cloud,string cloudID = "tree");

//從窗口中移除點(diǎn)云

bool removePointCloud (string cloudID = "tree");

//更新窗口中的點(diǎn)云

template bool

updatePointCloud (const typename PointCloud &cloud,string cloudID = "tree");

//初始化相機(jī)參數(shù)

void initCameraParameters ();

.....

};

2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理

1) 點(diǎn)云的校正

在地面激光雷達(dá)對(duì)林木區(qū)域進(jìn)行掃描過(guò)程中，雷達(dá)的激光發(fā)射器不一定處于水平方向，這就會(huì)造成采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)整體會(huì)產(chǎn)生一個(gè)傾斜角θ。傾斜角度的存在會(huì)對(duì)樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取造成誤差。在提取胸徑時(shí)需要截取胸高位置的點(diǎn)云切片，由于傾角的存在，會(huì)造成胸高點(diǎn)云切片變成樹(shù)干的一個(gè)斜截面而非正截面，從而對(duì)胸徑的提取造成誤差。所以需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的進(jìn)行角度校正。

對(duì)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的角度校正，采用逐點(diǎn)校正的方法。對(duì)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)p，為了校正p點(diǎn)的位置，需要使p點(diǎn)在p與z軸形成的平面α中繞原點(diǎn)o向水平方向旋轉(zhuǎn)θ。

為了求解p點(diǎn)旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)，令直線oc垂直于平面α，此時(shí)p點(diǎn)在α中旋轉(zhuǎn)θ，相當(dāng)于p點(diǎn)繞旋轉(zhuǎn)軸oc向水平方向旋轉(zhuǎn)θ。

在三維坐標(biāo)系中一點(diǎn)繞任意軸旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)可以由根據(jù)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的三維變化理[13]論推導(dǎo)出的式(1)計(jì)算得到。

(x′,y′,z′)T=(x,y,z)T·R

(1)

(2)

(3)

點(diǎn)云數(shù)據(jù)中單點(diǎn)校正的主要實(shí)現(xiàn)代碼如下：

double nx,ny,ny;

//求得旋轉(zhuǎn)軸標(biāo)準(zhǔn)化向量

nx=y/sqrt(x*x+y*y);

ny=-x/sqrt(x*x+y*y);

nz=0;

//求得旋轉(zhuǎn)角度的正弦余弦值

double c=cos(acos(-1)/180*7);

double s=sin(acos(-1)/180*7);

//左乘旋轉(zhuǎn)矩陣得到新的坐標(biāo)

treePoint.x = (nx*nx*(1-c)+c) * x + (nx*ny*(1-c)-nz*s) * y + (nx*nz*(1-c)+ny*s) * z;

treePoint.y = (ny*nx*(1-c)+nz*s) * x + (ny*ny*(1-c)+

c) * y + (ny*nz*(1-c)-nx*s) * z;

treePoint.z = (nx*nz*(1-c)-ny*s) * x + (ny*nz*(1-c)+nx*s) * y + (nz*nz*(1-c)+c) * z;

2) 點(diǎn)云的濾波

在采集樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的過(guò)程中，由于樹(shù)木以及植被目標(biāo)表面的形狀，紋理與方向的影響，激光雷達(dá)發(fā)射的激光脈沖經(jīng)反射后形狀發(fā)生改變，產(chǎn)生較大的偏差值，形成數(shù)據(jù)噪點(diǎn)[6]。本系統(tǒng)采取兩種濾波算法對(duì)數(shù)據(jù)噪點(diǎn)進(jìn)行濾除。

(1) 基于密度的濾波方法，離群點(diǎn)一般與其他點(diǎn)的距離較遠(yuǎn)，可以通過(guò)每個(gè)點(diǎn)一定范圍內(nèi)是否有足夠數(shù)量的點(diǎn)來(lái)判斷該點(diǎn)是否為離群噪點(diǎn)。

(2) 雙邊濾波算法利用鄰近點(diǎn)的加權(quán)平均值來(lái)修正當(dāng)前采樣點(diǎn)的位置，該方法運(yùn)算速度快，可以較好地保證點(diǎn)云特征，去除噪聲，可以有效地去除點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的小尺度噪聲[14]。

在上述濾波算法中最常用的操作是鄰近點(diǎn)查詢與范圍內(nèi)點(diǎn)數(shù)量查詢。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)規(guī)模很大，如果將數(shù)據(jù)集中的點(diǎn)與搜索條件進(jìn)行逐點(diǎn)對(duì)比，則搜索效率十分低下。為了快速地進(jìn)行點(diǎn)云截取，更好地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)本身所包含的空間結(jié)構(gòu)信息，本文采用K-D樹(shù)對(duì)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織。K-D樹(shù)是一種分割K維數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，主要應(yīng)用于范圍搜索和最近鄰搜索[15]。在三維空間數(shù)據(jù)下，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模較大時(shí)其有非常好的搜索效率。

點(diǎn)云濾波部分的主要代碼如下：

//利用樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立KD樹(shù)

KDtree KDPointCloud(treePoint);

//利用KDtree與原始點(diǎn)云建立濾波器

Filter filter(KDPointCloud,treePoint);

//調(diào)用濾波器的濾波方法進(jìn)行濾波

filter.bilateralfilter ()

filter.densityfilter()

//返回經(jīng)過(guò)濾波的點(diǎn)云數(shù)據(jù)

PointCloud newcloud=filter.getPointCloud()

2.3 樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取

(1) 樹(shù)木胸徑提取

胸徑是指胸高位置的樹(shù)木直徑，所以胸徑的提取方法也是任意樹(shù)干位置直徑的提取方法。根據(jù)測(cè)樹(shù)學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)：一株樹(shù)自下而上，其橫斷面形狀靠近基部由于干根部擴(kuò)張多呈不規(guī)則外，從面積對(duì)比結(jié)果看，總的認(rèn)為近似圓形[16]。所以可以對(duì)胸徑位置的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行圓形擬合得到一個(gè)近似于樹(shù)干橫斷面的圓形，從而計(jì)算胸徑。Pueschel研究對(duì)比了Lemen算法，Pratt算法，Taubin算法三種圓形擬合算法對(duì)樹(shù)木精度與有效性，發(fā)現(xiàn)lemon算法的精度好于Partt方法與Taubin方法[8]。

圖2 胸徑提取流程圖

但是Lemen算法算需要用到高斯牛頓方法這種迭代的方法進(jìn)行計(jì)算，該方法的穩(wěn)定性與初始值有關(guān)，有可能出現(xiàn)過(guò)擬合的現(xiàn)象或者無(wú)法在有限的時(shí)間內(nèi)計(jì)算出結(jié)果。而Taubin方法由代數(shù)方法求解，可以快速得出結(jié)果。所以系統(tǒng)采用Lemen方法與Taubin方法相結(jié)合進(jìn)行樹(shù)木胸徑的提取。胸徑提取的計(jì)算流程如圖2所示。

(2) 樹(shù)木高度提取

在研究通過(guò)單站點(diǎn)地面激光雷達(dá)掃描樹(shù)木點(diǎn)云中提取樹(shù)高的方法時(shí)發(fā)現(xiàn)地面坡度對(duì)準(zhǔn)確提取樹(shù)高會(huì)產(chǎn)生一定的影響。在測(cè)樹(shù)學(xué)中，樹(shù)高是指從樹(shù)木樹(shù)干的根頸處到樹(shù)木稍頂?shù)木嚯x。由于所掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)即包含樹(shù)干上的點(diǎn)，也包含地面點(diǎn)。若地勢(shì)相對(duì)平坦且樹(shù)木生長(zhǎng)方向比較接近垂直方向，地面點(diǎn)與樹(shù)木的根頸處的掃面點(diǎn)基本處于同一高度，此時(shí)可以檢測(cè)樹(shù)木點(diǎn)云中的最高點(diǎn)與最低點(diǎn)，通過(guò)最高點(diǎn)與最低點(diǎn)在垂直方向的距離差值來(lái)確定樹(shù)高。但是當(dāng)樹(shù)木所處位置有一定坡度的時(shí)候，此時(shí)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的地面點(diǎn)與樹(shù)木的根頸處的點(diǎn)處于不同高度，顯然此時(shí)不能直接用最高點(diǎn)與最低點(diǎn)之間的差值來(lái)表示。此時(shí)必須將樹(shù)木點(diǎn)與地面點(diǎn)進(jìn)行分離，同時(shí)計(jì)算樹(shù)木所處位置的地面坡度等地面信息。

若已知樹(shù)木所在位置地平面方程，可以通過(guò)幾何關(guān)系推導(dǎo)出樹(shù)高計(jì)算公式:

(4)

其中(xA,yA,zA) 代表樹(shù)木點(diǎn)云中最高點(diǎn)的坐標(biāo)，a,b,c,d 代表地平面方程的各個(gè)參數(shù)。

圖3 樹(shù)高提取流程圖

樹(shù)木所在地平面方程的提取，本系統(tǒng)首先利用聚類算法將地面點(diǎn)云與樹(shù)干點(diǎn)云進(jìn)行分離，然后利用隨機(jī)采樣一致性算法對(duì)地面點(diǎn)云進(jìn)行平面擬合從而得到地平面方程。樹(shù)高提取的計(jì)算流程如圖3所示。

(3) 樹(shù)木材積提取

在測(cè)樹(shù)學(xué)中對(duì)于單株立木的材積的測(cè)定方法主要是通過(guò)樹(shù)高和樹(shù)干直徑等因子來(lái)間接求算。由于根據(jù)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特.點(diǎn)可以求取任意樹(shù)干位置的直徑，所以本文利用實(shí)驗(yàn)正形數(shù)法求取樹(shù)木材積。

實(shí)驗(yàn)正形數(shù)法是楊華根據(jù)孟憲宇提出的利用標(biāo)準(zhǔn)直徑測(cè)定立木材積的原理進(jìn)一步研究得出的測(cè)量立木材積方法[17]。標(biāo)準(zhǔn)直徑測(cè)定方法如下:

(5)

其中V代表立木實(shí)際材積，d標(biāo)代表對(duì)應(yīng)立木材積的圓柱體直徑，h 代表立木樹(shù)高。經(jīng)過(guò)對(duì)大量供試樣木干形分析中發(fā)現(xiàn)各樣木的d標(biāo)/d0.1h近似等于0.7的恒比關(guān)系。其中d0.1h代表距離樹(shù)基0.1h 處的樹(shù)干直徑[16,17]。則材積計(jì)算公式可以改寫(xiě)為:

(6)

圖4 材積提取流程圖

根據(jù)上述公式，可以通過(guò)求得樹(shù)高與高度的樹(shù)干直徑然后直接求解得到樹(shù)木的材積。樹(shù)木材積提取的計(jì)算流程如圖4所示。

3 功能測(cè)試

樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件是根據(jù)樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)等信息利用計(jì)算機(jī)可視化技術(shù)，以及數(shù)據(jù)處理算法實(shí)現(xiàn)樹(shù)木結(jié)構(gòu)的空間展示以及樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)的求解。軟件系統(tǒng)采用Qt作為圖形界面開(kāi)發(fā)工具并采用標(biāo)準(zhǔn)C++語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，所以該系統(tǒng)具有跨平臺(tái)的特性，可以在多種操作系統(tǒng)上編譯使用。

本文利用地面激光雷達(dá)掃描的塊林木區(qū)域的樹(shù)木點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。該點(diǎn)云數(shù)據(jù)文件大約1.3 GB。每個(gè)點(diǎn)包含了位置信息，顏色信息，掃描角度，反射強(qiáng)度等11個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)。本系統(tǒng)在主頻為3.2 GHz的英特爾酷睿雙核，4 GB內(nèi)存的PC上可以流暢查看點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并可以成功提取樹(shù)木的胸徑、樹(shù)高、材積這三種樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)。其運(yùn)行效果如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)三維顯示與參數(shù)提取結(jié)果顯示圖

4 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)的三維樹(shù)木點(diǎn)云處理軟件系統(tǒng)結(jié)合計(jì)算機(jī)可視化技術(shù)與雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以快速有效地提取樹(shù)木結(jié)構(gòu)參數(shù)?？梢钥焖贉?zhǔn)確地進(jìn)行林業(yè)清查滿足林業(yè)信息化的要求，同時(shí)可以對(duì)人力難以到達(dá)的林木區(qū)域進(jìn)行林木測(cè)量，節(jié)省了人力物力。后續(xù)將繼續(xù)研究樹(shù)木定位，樹(shù)木三維模型重建等工作，以使得本系統(tǒng)更加完善。

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DESIGNING 3D TREES POINT CLOUD DATA PROCESSING SOFTWARE SYSTEM

Bu Guochao Wang Pei*

(BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China)

With the construction and development of forestry informatisation technology,it has become an important means of forest measurement that to employ terrestrial laser scanning to fast collect trees point cloud data and to extract from data the structural parameters (diameter at breast height,tree height,volume,etc.) of trees.To fill the gap in terms of domestic software system for trees point cloud data processing,we designed and implemented a 3D trees point cloud data processing software system by using a series of tree structure parameter extraction algorithms and combining the computer graphics visualisation technology.The system achieves the functions of 3D display and rotating translational view of trees point cloud data.It has basic point cloud data processing functions,and the parameters extraction function for diameter at breast height (DBH),tree height and volume.After validating with experimental data,the system was proved to have good performance and could extract trees structural parameters quickly and accurately.

Terrestrial laser scanning Tree structure DBH Tree height Software Point cloud

2014-10-23。中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(XS2014025)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(YX2013-34)。步國(guó)超，碩士生，主研領(lǐng)域：激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理。汪沛，副教授。

TP391

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.016