基于移動(dòng)式三維激光雷達(dá)的柑橘冠層結(jié)構(gòu)信息的獲取

黃金其，黃晶晶，謝景鑫,3，肖旭，李明，許永偉

（1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128；2.湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)裝備研究所，湖南 長(zhǎng)沙 410125；3.湖南省農(nóng)業(yè)航空先進(jìn)工程技術(shù)研究中心，湖南 長(zhǎng)沙 410100）

果樹冠層結(jié)構(gòu)信息的獲取是果樹表型研究的基礎(chǔ)，為果園的智能化管理[1]提供依據(jù)。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，作物冠層結(jié)構(gòu)信息獲取方法的研究取得了新進(jìn)展。勞彩蓮等[2]利用結(jié)構(gòu)光深度相機(jī)獲取玉米植株深度信息，得到植株模型。仇瑞承等[3]利用RGB-D 相機(jī)提取玉米顏色和深度信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米莖粗的測(cè)量。視覺技術(shù)價(jià)格低廉、設(shè)備小巧，但易受外界光照和風(fēng)的干擾，室外使用受限。三維激光掃描儀具有精度高、響應(yīng)快、工作穩(wěn)定性好、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，其使用技術(shù)近年來發(fā)展迅速。高精度三維掃描儀主要分為固定式（地面、地基）激光掃描儀和移動(dòng)式三維激光掃描儀。地面三維掃描儀在提取冠層參數(shù)[4-5]、枝葉三維結(jié)構(gòu)[6]、生物量[7]等方面得以利用，如郭彩玲等[8]通過地面激光掃描儀采集蘋果樹的三維數(shù)據(jù)，提取枝干、果實(shí)等信息參數(shù)；劉清旺等[9]通過飛機(jī)機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取樹木的高度和樹冠參數(shù)；管賢平等[10]利用無人機(jī)機(jī)載三維激光雷達(dá)采集大豆點(diǎn)云數(shù)據(jù)并提取植株高度信息。多線三維激光雷達(dá)精度雖沒有高精度三維激光掃描儀高，但成本低、速度快，在非高精度領(lǐng)域成為獲取三維信息的研究熱點(diǎn)[11-12]。

筆者以柑橘為研究對(duì)象，通過獲取多線三維激光雷達(dá)柑橘樹點(diǎn)云數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建完整的柑橘三維模型，提取株高、冠幅、枝條角度等表型參數(shù)，以實(shí)際測(cè)量值與模型估算值進(jìn)行驗(yàn)證分析。

1 三維激光雷達(dá)采集柑橘冠層信息

1.1 數(shù)據(jù)的采集

三維激光雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng)主要由移動(dòng)采集端和PC 端組成。移動(dòng)采集端主要包括三維激光雷達(dá)和線性模組，其中三維激光雷達(dá)采用QUANERGY 的M8 型八線三維激光雷達(dá)傳感器，激光波長(zhǎng)905 nm，測(cè)程0.5～100 m，頻率5～20 Hz，精度3 cm，角度分辨率（0.03～0.13）°，輸出速率 420 000，視場(chǎng)（360×20）°；線性模組包括滑臺(tái)、導(dǎo)軌、伺服電機(jī)控制系統(tǒng)、控制器。PC 端控制激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集過程并存儲(chǔ)采集數(shù)據(jù)。

2020 年3 月，在湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院果樹觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站，選取休眠期柑橘，在植株周圍設(shè)置距植株3 m、離地高0.3 m、均勻分布的4 個(gè)采集點(diǎn)，手工測(cè)量柑橘植株的樹高、冠幅、枝干角度的基準(zhǔn)值。每個(gè)采集點(diǎn)測(cè)量5 次，結(jié)果取平均值。

三維激光雷達(dá)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)如圖1 所示。激光雷達(dá)兩線夾角（γ，β），站點(diǎn)與植株的距離為L(zhǎng)，冠幅為D，激光雷達(dá)的移動(dòng)距離為S，S=L（tan6β-tan5β）。

圖1 激光雷達(dá)采集柑橘冠層數(shù)據(jù)Fig.1 The principle to collect citrus canopy data by using lidar

為保證植株點(diǎn)云輪廓的完整，設(shè)置采集間距為l，采集次數(shù)為S/l。

開啟激光雷達(dá)后，在點(diǎn)云顯示中找到柑橘樹的位置，確定激光雷達(dá)移動(dòng)位置和方向，通過控制線性模組移動(dòng)激光雷達(dá)，采集柑橘冠層點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

1.2.1 三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理

初始數(shù)據(jù)格式為q00，使用QUANERGY 配套軟件Q-View 轉(zhuǎn)換為常用格式PCD。根據(jù)采集間距確定多幀數(shù)據(jù)位置關(guān)系，其中含較多其他空間信息和地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過柑橘樹與激光雷達(dá)的位置關(guān)系設(shè)定點(diǎn)云坐標(biāo)的閾值范圍，去除非植株點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.2.2 點(diǎn)云處理

采集數(shù)據(jù)時(shí)，由于采集設(shè)備測(cè)量誤差、外界干擾等因素的影響，會(huì)出現(xiàn)一系列的噪聲點(diǎn)和植株邊緣離群點(diǎn)。M8型三維激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)時(shí)，在水平方向數(shù)據(jù)分布較為密集，垂直方向較為稀疏。根據(jù)數(shù)據(jù)分布與噪聲點(diǎn)，采用SOR濾波組合去除噪聲點(diǎn)，流程如圖2所示。

圖2 SOR 濾波流程Fig.2 Flow chart of SOR filtering

1） 通過圖像初步試驗(yàn)處理設(shè)置每個(gè)點(diǎn)的鄰域大小，即k值；通過去噪輪廓縮小效果設(shè)置α值。求出每一個(gè)點(diǎn)云與周圍點(diǎn)云的平均距離di。

均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ將決定點(diǎn)云形狀。

2） 將平均距離di在μ±ασ之外的噪聲點(diǎn)從數(shù)據(jù)集中去除。a和k決定離群點(diǎn)位置分布和數(shù)量，因此，柑橘植株點(diǎn)云的分布需選擇合適的組合（k, a）去噪。第1次濾波選取一個(gè)估算平均距離的k值，保證輪廓不變的a值，去除殘缺葉片點(diǎn)云；第2次濾波設(shè)定較小k值，合適的a值，去除枝葉邊緣輪廓點(diǎn)。第3次濾波選擇與第1次參數(shù)，去除小塊噪聲點(diǎn)。

1.3 柑橘樹點(diǎn)云匹準(zhǔn)

由于柑橘冠層數(shù)據(jù)是從4個(gè)采集點(diǎn)獲取，柑橘樹點(diǎn)云數(shù)據(jù)只有部分重合且空間位置不同，因此，直接運(yùn)用ICP算法[13-14]可能會(huì)出現(xiàn)局部點(diǎn)云不匹準(zhǔn)的情形，因而提出一種中心點(diǎn)結(jié)合角度的初始匹準(zhǔn)方法，使2片點(diǎn)云獲得較好的匹準(zhǔn)位置，再通過ICP算法縮小2點(diǎn)云中對(duì)應(yīng)點(diǎn)集距離。

如圖3所示，分別對(duì)點(diǎn)云1、點(diǎn)云2進(jìn)行不變特征點(diǎn)搜索，搜索點(diǎn)云數(shù)據(jù)均值中心；根據(jù)所測(cè)對(duì)象中心位置的一致性，提取點(diǎn)云1、點(diǎn)云2數(shù)據(jù)的均值中心擬合作為點(diǎn)云1、點(diǎn)云2的中心；根據(jù)相鄰點(diǎn)云1、點(diǎn)云2間夾角及方向，求出轉(zhuǎn)換矩陣參數(shù)R及平移參數(shù)T；最后，根據(jù)轉(zhuǎn)換參數(shù)（R，T）將相鄰點(diǎn)云1、點(diǎn)云2轉(zhuǎn)換到同一空間坐標(biāo)系中，完成點(diǎn)云初始匹準(zhǔn)。

圖3 點(diǎn)云匹準(zhǔn)流程Fig.3 Flow chart of initial registration

1.3.1 均值中心估計(jì)及點(diǎn)云精準(zhǔn)匹準(zhǔn)

柑橘樹體特征點(diǎn)較多且不同視角存在葉片遮擋，較難提取點(diǎn)云公共特征點(diǎn)，擬采用Mean shift算法[15-16]提取點(diǎn)云的均值中心，找到點(diǎn)云之間共同的中心，結(jié)合采集點(diǎn)角度進(jìn)行初始匹準(zhǔn)，解決特征點(diǎn)提取難題，再通過Mean shift算法計(jì)算點(diǎn)云均值中心。

運(yùn)用Mean shift 算法從點(diǎn)云中提取均值中心，通過各點(diǎn)云均值中心得出旋轉(zhuǎn)軸心，相鄰點(diǎn)云間旋轉(zhuǎn)角度為θ，通過采集點(diǎn)相鄰角度與均值中心，可獲取旋轉(zhuǎn)矩陣參數(shù)與平移參數(shù)（R，T）。選取基準(zhǔn)面，依次按旋轉(zhuǎn)矩陣及平移參數(shù)（R，T）拼接點(diǎn)云，完整柑橘樹點(diǎn)云，P=p1+p2+p3+p4。

式中：P為完整的柑橘樹點(diǎn)云；p1、p2、p3、p4為4個(gè)采集點(diǎn)點(diǎn)云。

運(yùn)用ICP算法進(jìn)一步尋找兩點(diǎn)云間的點(diǎn)集對(duì)應(yīng)關(guān)系，達(dá)到兩片點(diǎn)云精準(zhǔn)匹準(zhǔn)的效果。

2 柑橘冠層信息點(diǎn)云濾波和重建

通過QUANERGY M8型三維激光雷達(dá)獲取柑橘樹體點(diǎn)云數(shù)據(jù)，將多幀點(diǎn)云融合得到單面樹點(diǎn)云。通過柑橘樹坐標(biāo)設(shè)定閾值，去除非樹點(diǎn)云，用SOR濾波算法去除噪聲點(diǎn)及離群點(diǎn)。圖4-a為柑橘點(diǎn)云背景去除后原始點(diǎn)云；經(jīng)過多組濾波參數(shù)對(duì)比，圖4-b為k=100、α=0.9時(shí)的濾波效果；圖4-c為第2次k=20、α=1.2時(shí)的濾波效果；圖4-d為第3次k=100、α=0.9時(shí)的濾波效果。經(jīng)3次濾波處理，圖4-d比圖4-a、圖4-b、圖4-c減少了采集時(shí)的離群點(diǎn)、葉片邊緣噪聲和處理過程中的離群點(diǎn)，得到精簡(jiǎn)的單面橘樹點(diǎn)云。

圖4 柑橘植株點(diǎn)云濾波過程Fig.4 Point cloud filtering process

確定各均值中心坐標(biāo)，結(jié)合旋轉(zhuǎn)角度θ得出旋轉(zhuǎn)矩陣為：

將4個(gè)采集點(diǎn)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)依次處理、匹準(zhǔn)，獲取柑橘樹模型，如圖5所示。由圖5-a中位置部分重疊的點(diǎn)云得到圖5-b中兩面點(diǎn)云匹準(zhǔn)的點(diǎn)云，豐富了重疊部位的枝葉點(diǎn)云，圖5-d是獲取的柑橘樹點(diǎn)云模型，具有圖5-c柑橘樹體的基本輪廓。

圖5 點(diǎn)云重建效果Fig.5 Reconstruction effect of point cloud

3 柑橘冠層信息獲取結(jié)果

基于柑橘三維點(diǎn)云模型提取柑橘株高、冠幅、枝干生長(zhǎng)角度，用判定系數(shù)（R2）和均方根誤差及平均相對(duì)誤差評(píng)價(jià)模型精度，結(jié)果如表1及表2所示。模型對(duì)樹高、冠幅和枝干角度的估算值與實(shí)測(cè)值具有較好一致性，R2≥0.97；平均相對(duì)誤差分別為1.19%、3.07%、3.43%。枝干角度的平均相對(duì)誤差最大，達(dá)到了5.2%。造成這種誤差的主要原因，一是戶外采集數(shù)據(jù)，風(fēng)向及風(fēng)力大小和其他環(huán)境因素對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性有影響；二是由于柑橘植株枝干為非規(guī)則形態(tài)，角度實(shí)際測(cè)量值存在一定偏差，但從整體看，冠層3個(gè)參數(shù)的平均相對(duì)誤差小于3.5%，較真實(shí)地反映了柑橘樹冠層的結(jié)構(gòu)信息。

表1 橘樹的測(cè)量參數(shù)Table 1 Measurement parameters of orange trees

表2 基于移動(dòng)式三維激光雷達(dá)的柑橘冠層信息的評(píng)價(jià)參數(shù)Table 2 Evaluation pa rameters o f ci trus ca nopy i nformation based on mobile 3-D lidar

4 結(jié)論

建立了一種基于移動(dòng)式三維激光雷達(dá)獲取柑橘樹冠層結(jié)構(gòu)信息的方法。

基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過單株柑橘樹三維坐標(biāo)閾值設(shè)定以及組合濾波方式去除噪聲點(diǎn)，得出效果較好的k和a的組合參數(shù)（100，0.9），（20，1.2），（100，0.9）。利用Mean shift 算法求得點(diǎn)云的均值中心、相鄰點(diǎn)云位置關(guān)系；完成點(diǎn)云的匹準(zhǔn)，得到三維點(diǎn)云模型。

試驗(yàn)結(jié)果表明，基于模型提取的柑橘冠層參數(shù)與實(shí)測(cè)值具有良好的吻合性，最大相對(duì)誤差≤5.20%，均方根誤差＜5.1，判定系數(shù)R2＞0.97，平均相對(duì)誤差＜3.5%，能較真實(shí)地反映柑橘冠層的結(jié)構(gòu)信息，且測(cè)量速度較快，操作方便。