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    基于網(wǎng)格分析的激光點單株果樹識別

    2020-06-19 08:45:58羅秋慧李航楊弘凡吳麗
    軟件導(dǎo)刊 2020年4期
    關(guān)鍵詞:激光雷達單株投影

    羅秋慧 李航 楊弘凡 吳麗

    摘要:為快速識別果園環(huán)境中果樹的分布情況,提高果園機械自動化果樹定位精度,在控制成本與缺乏信息的前提下使用少線數(shù)激光雷達,提出一種基于地物點云側(cè)投影網(wǎng)格分析方法實現(xiàn)果樹識別。該方法通過線雷達獲取果樹信息點云,然后根據(jù)點云角度信息進行側(cè)面二維投影、地物聚類劃分網(wǎng)格、高程跨度計算、逐層分析、逐網(wǎng)判斷等,完成果樹識別。試驗證明,該方法在地物信息缺乏的情況下可實現(xiàn)果樹準(zhǔn)確識別,低成本地快速判斷果園中果樹分布情況,是一種有效的果樹識別方法。

    關(guān)鍵詞:果樹識別;點云數(shù)據(jù);乏信息;地物聚類;網(wǎng)格分析

    DOI: 10. 11907/rjdk.191688

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    中圖分類號:TP319

    文獻標(biāo)識碼:A

    文章編號:1672-7800(2020)004-0194-05

    0 引言

    果園機械無人機化是近年來農(nóng)用機械研究熱點,果樹提取識別是果園機械研究的重要內(nèi)容[1]。由于果樹隨季節(jié)變換更迭,其形態(tài)變換較快,探索一種使用現(xiàn)代手段,實現(xiàn)果樹信息的快速準(zhǔn)確提取具有重要的農(nóng)業(yè)應(yīng)用價值[2]。

    錢建平[3]使用雙側(cè)圖像,通過獲取果樹圖片信息分析識別單株果樹;馬永兵[4] 接收RSSI信號泰勒級數(shù),展開多信道掃描定位以實現(xiàn)果樹識別;林怡[5]等使用激光雷達,采用圓檢測法計算局部極值點與周邊點到中心點的距離,以提取樹木信息;李霖等[6]進行點云聚類,根據(jù)樹木整體和局部信息提取單株樹;M artin等[7]利用3dapha形狀減少點云,推導(dǎo)模型參數(shù),如樹冠和樹干高度、樹冠和樹干直徑及樹冠形狀,并分別對樹木進行建模減少數(shù)據(jù)量;程曉光等[8]根據(jù)樹木點云之間的幾何性質(zhì)與點云的空間分布關(guān)系提取樹木信息;Bohm等[9]設(shè)置平臺系統(tǒng),提高城區(qū)樹木移動處理速度;李麗等[10]通過樹干和樹冠雙生長法提取單株樹木信息。

    綜合現(xiàn)有研究可發(fā)現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機械耕作中,使用激光雷達提取單株果樹的研究較少,尚處于發(fā)展階段。激光雷達可實時提供(果樹、電線桿和低矮植被)地物位置和三維信息[11]。雷達數(shù)據(jù)處理近年來逐步增多,在三維測繪領(lǐng)域占比增大[12]。由于多線數(shù)激光雷達價格昂貴,限制了激光雷達在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用[13],因此急需一種低成本、高精度的果樹識別方法。本文改進了史文中等[14]的方法,依據(jù)果園特殊的種植環(huán)境,使用少線數(shù)激光雷達獲取果樹信息,在缺乏信息(乏信息)的情況下,進行單株果樹提取研究,提出一種基于地物點云側(cè)投影網(wǎng)格分析的果樹信息提取方法,從海量的點云數(shù)據(jù)中提取單株果樹的激光點。

    本文方法采用少線數(shù)16線激光雷達作為主要采集設(shè)備,單株樹木提取的場景是果園環(huán)境,果園中果樹排列規(guī)則如圖1所示,設(shè)備采集角度平面定義與投影形式如圖2所示。

    1 側(cè)投影網(wǎng)格分析樹木提取方法

    不同地物有其特定的特征,三維信息不同,不同高度點云的狀態(tài)也不同,如果樹干部分點云數(shù)量少,則樹冠部分點云散亂較多[15]。因此,采用側(cè)面點云投影網(wǎng)格分析方法,依據(jù)高程值進行網(wǎng)格分析判斷,通過分析點云不同高度值形態(tài)特征,提取單株果樹,實現(xiàn)單株果樹識別,并去除果園電線桿和低矮雜草的干擾等。

    1.1 單株果樹識別

    (1)點云投影。地面點是點云采集中必存元素,地面點云的存在將地物連接形成一個整體。為避免地面點云對果樹識別造成影響,需將地面點去除,使點云在空間上形成孤立的點云團。地面一般是最低點,選取數(shù)據(jù)點P( P>n),從P中選取最低的3個點,組成一個平面M;之后逐次計算數(shù)據(jù)點(xi,yi,zi,)距離平面M的位置,距離計算如式(1)所示。

    (4)點云分層標(biāo)記。點云分層是利用點云的高程值,獲取待處理點云數(shù)據(jù)中高程最大值Hmax與最小值Hmin作差,將差平均分為N層,即每層高度間隔為(Hmax-Hmin)/N,并將每層數(shù)標(biāo)記為Layer[20-21]。

    (5)逐層進行Y軸方向跨度計算。統(tǒng)計網(wǎng)格內(nèi)點云數(shù)目,逐層計算每層點云在Y軸方向?qū)挾?,設(shè)定寬度閾值W,將計算的單層Y軸方向點云寬度與設(shè)定寬度閾值作比較;向上搜索時,尋找該層中非空網(wǎng)格,確定非空網(wǎng)格的行列號,在非空網(wǎng)格的基礎(chǔ)上,行數(shù)加1,列數(shù)不變;完成一層向上搜索后,左右兩邊開始搜尋,并將Layeri與上一層Layer i,寬度作比較,看是否出現(xiàn)寬度突變;再分層處理,聯(lián)合Layer的整體高程值與不同高程值所處層的Y軸方向?qū)挾龋_定不同地物種類。

    具體過程如圖3所示。將三維單株樹木投影到Y(jié)OZ平面,根據(jù)八鄰域搜索法進行網(wǎng)格鄰域搜索(見圖4Ca》,并根據(jù)點云層之間的高差劃分網(wǎng)格,使同一物體在網(wǎng)格劃分時不會出現(xiàn)空格網(wǎng)。網(wǎng)格點統(tǒng)計與搜索的第一步是從第一層開始橫向搜索,找出非空網(wǎng)格標(biāo)記為Groupk ,向右繼續(xù)搜索,若仍為非空網(wǎng)格,做相同標(biāo)記為Groupk,設(shè)置Y軸方向跨度值W,將該層具有相同屬性的網(wǎng)格內(nèi)最大值ymax與最小值ymin作差,即E1 =ymax一ymin,并與W進行比較;第二步是進行自下而上的搜索,行數(shù)加1列數(shù)不變,進入上一層Layer2,搜索方式與上一層相同,并將下層差值E1與該層差值E2再次作差K1,即K1= E2 -E1,以此類推,

    (6)提取單株樹木。完成上述工作后,輸出具有單株樹木Treek屬性的激光點,將激光點組成單株樹木原型。

    1.2其它地物排除

    在多數(shù)果園環(huán)境下,基于側(cè)投影網(wǎng)格點密度分析的單株樹木提取方法中,存在電線桿和一些低矮植的點云,需進行區(qū)分和排除。由于在果樹和電線桿中,果樹在高處會出現(xiàn)分枝,在投影格網(wǎng)層跨度之間會出現(xiàn)突變,電線桿投影形狀和橫向跨度基本規(guī)則不變,在低矮植被判斷時高度值小于Hy,高程值不高的物體,被分類為低矮植被。據(jù)此,在輸出單株樹木之前,可對點云二維投影的形態(tài)特征進行判斷,輸出滿足單株樹木條件的激光點云,獲得單株樹木的激光點云,如圖5所示,電線桿形狀較規(guī)則,呈柱狀,不存在形狀突變。低矮植被整體高度值在1.5m以下,且Y軸方向植被跨度值較大,達到3m左右。

    上述總體流程如圖6所示。

    2 應(yīng)用實例及對比結(jié)果

    使用少線數(shù)16線激光雷達,選取果園中的果樹作為實驗對象,獲取激光雷達點云數(shù)據(jù)。圖7(a)為含有15 405個激光點(包含樹木、電線桿和低矮植被)的試驗1區(qū);圖7(b)為包含28 507個激光點的試驗2區(qū),含有10棵果樹(杏樹)。

    在進行投影面分析時,為避免設(shè)備兩面點云相互干擾,根據(jù)設(shè)備采集時激光點相對雷達設(shè)備的位置和建立的雷達坐標(biāo)系,將激光點分為左半平面點云和右半平面點云,如圖8所示。(本文彩圖掃描OSID碼可見,下文同)藍色激光點云是雷達坐標(biāo)系中0°-180°獲取的點云數(shù)據(jù),玫紅色激光點云是雷達坐標(biāo)系中180°-360°采集的點云數(shù)據(jù)。建立大小為0.5mx0.5m的網(wǎng)格,按照研究區(qū)域1中的樹木高度信息將點云分為8層,設(shè)置高度閾值H為2m,寬度閾值W根據(jù)果樹生長直徑設(shè)置為0.3m,提取單株果樹。按照研究區(qū)域2的樹木高度信息,將點云分為6層,設(shè)置高度閾值為1m。區(qū)域1和區(qū)域2高度閾值設(shè)置不一樣的原因是果樹整體分叉高度不同。區(qū)域2是杏園環(huán)境,果樹出現(xiàn)分叉的高度距離較低,故一般根據(jù)實際應(yīng)用的場景設(shè)置高度閾值。如圖9所示,采用基于側(cè)投影網(wǎng)格點密度分析的方法可有效提取單株樹木,且能夠?qū)㈦娋€桿有效濾除。

    3 實驗結(jié)果與分析

    側(cè)投影網(wǎng)格點密度分析方法的核心是根據(jù)網(wǎng)格劃分為基礎(chǔ),計算點云投影密度的方法,格網(wǎng)大小選取決定后續(xù)樹木提取精度。分別采用1mx1m、0.5mx0.5m和0.25mX0.25m的網(wǎng)格對獲取的點云進行實驗,在進行網(wǎng)格點密度統(tǒng)計時,網(wǎng)格內(nèi)激光點數(shù)量小于3時,判定為空網(wǎng)格。提取結(jié)果如圖10、圖11所示。

    結(jié)果表明,由于雷達垂直方向欠采樣,如圖10所示,采集設(shè)備距離樹木5m左右,樹木間間隔較大,0.5mx0.5m網(wǎng)絡(luò)獲取的信息較為準(zhǔn)確,0.25mx0.25m網(wǎng)格較小,搜索過程復(fù)雜;如圖11所示,采集設(shè)備距離樹木2m左右,在樹木相對密集,0.25mx0.25m試驗2區(qū)提取出的激光點云信息較為集中,0.5mx0.5m和1mx1lm提取的點云相對分散。因此,在實際應(yīng)用中需根據(jù)具體情況適當(dāng)選擇。

    4 結(jié)語

    本文以果樹為研究對象,根據(jù)果園種植特點,在低成本、少線數(shù)雷達采集地物信息缺乏的條件下,提出一種地物點云側(cè)投影網(wǎng)格分析方法,提取果園中果樹,并快速判斷果樹分布。該方法首先將左右平面的激光點數(shù)據(jù)分開處理,并去除地面點干擾,點云聚類并投影到Y(jié)OZ二維平面;然后通過網(wǎng)格劃分、點密度統(tǒng)計、逐層分析、計算Y方向跨度等步驟識別果樹,算法結(jié)合雷達獲取的信息進行驗證,提取單株樹木信息。從試驗結(jié)果可看出,該方法可在缺乏信息的情況下,成功提取單株果樹。本文對農(nóng)用機械自動化研究具有參考價值。

    本次試驗場地是一處較平坦的野外環(huán)境,而實際中的果園環(huán)境一般是崎嶇不平的路面,車輛在行駛過程中的晃動會對果樹識別產(chǎn)生一定影響。因此,本文方法針對復(fù)雜環(huán)境的適用性還需進一步提高。

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    (責(zé)任編輯:江艷)

    作者簡介:羅秋慧(1993-),女,河南科技大學(xué)機電工程學(xué)院碩士研究生,研究方向為機器視覺;李航(1962-),男,博士,河南科技大學(xué)機電工程學(xué)院教授,研究方向為精密測試?yán)碚撆c技術(shù)。

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