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一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法

阅读：578发布：2021-02-24

IPRDB可以提供一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明实施例公开了一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，包括：获取三维激光扫描系统采集的目标树木的空间点云数据；将所述空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段；根据所述区分段内的空间点云数据构造多边形；根据所述多边形构造树冠三维模型。采用本发明，通过引入平面直角坐标系并采用分象限构造多边形的方法，将区分段内的空间点云数据进行筛选处理，精确地提取树冠表面点以构建树冠三维模型。，下面是一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，包括：获取三维激光扫描系统采集的目标树木的空间点云数据；

将所述空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段；

根据所述区分段内的空间点云数据构造多边形；

根据所述多边形构造树冠三维模型；

所述根据区分段内的空间点云数据构造多边形的步骤包括：将所述区分段内的空间点云数据投影到同一平面内；

根据所述空间点云数据构建第一平面直角坐标系，使所述空间点云数据均分布在第一象限内；

在所述空间点云数据中提取目标点，所述目标点包括距离所述第一平面直角坐标系的X轴最近的点、距离X轴最远的点、距离Y轴最近的点、距离Y轴最远的点；

计算所述目标点的X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值；

以所述X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值为原点，根据所述目标点构建第二平面直角坐标系；

根据所述目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形；

所述根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的步骤包括：根据所述目标点在所述第二平面直角坐标系中各个象限的分布情况提取表面点，当有四个或两个象限中含有目标点时，在含有目标点的象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点，当有三个象限中含有目标点时，在沿Y轴方向与不含有目标点的象限相邻的象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最近、最远的目标点为表面点，在其余象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点；

沿顺时针或逆时针方向连接所述表面点以构造多边形。

2.如权利要求1所述的基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，所述在空间点云数据中提取目标点的步骤包括：在所述第一平面直角坐标系的X轴及Y轴上设立第一点阵；

沿X轴划分等宽区间，使所述X轴上的第一点阵的点与所述X轴的等宽区间一一对应；

在所述X轴的等宽区间内，提取距离所述X轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的空间点云数据为初选点；

沿Y轴划分等宽区间，使所述Y轴上的第一点阵的点与所述Y轴的等宽区间一一对应；

在所述Y轴的等宽区间内，提取距离所述Y轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的初选点为目标点。

3.如权利要求1所述的基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，所述沿顺时针或逆时针方向连接表面点以构造多边形的步骤之后还包括：沿顺时针或逆时针方向，提取连续的四个表面点，所述四个表面点依次为起点、第一参考点、第二参考点、第三参考点；

比对所述起点与所述第一参考点、第二参考点、第三参考点间的距离，将所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点与所述起点相连；

以所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点为新的起点，重新提取第一参考点、第二参考点、第三参考点，直到所有的表面点均完成比对。

4.如权利要求3所述的基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，还包括：利用数学模型计算所述区分段内的多边形面积，其中，S为多边形面积，m为多边形顶点个数，x为多边形顶点的X坐标，y为多边形顶点的Y坐标。

5.如权利要求4所述的基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，还包括：利用数学模型计算树冠体积，其中V为树冠体积，n为树冠三维模型中的多边形个数，H为区分段的高度。

6.如权利要求5所述的基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，其特征在于，还包括：利用数学模型计算目标树木的树冠表面积，其中，S表为树冠表面积，Ck为每层多边形的周长。

说明书全文

一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种树冠测量方法，尤其涉及一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法。

背景技术

[0002] 树冠是树木全部分枝和叶的总体，它是树木生长发育以及其它功能作用的结构基础。树冠的形状取决于树木的遗传特性和环境因素，形态各异的树冠，给有关的研究工作带来困难。

[0003] 目前测量树冠的方法主要是冯仲科及其学生进行研究。发表的文献有冯仲科的“精准林业[M]”和“基于三维激光扫描成像系统的树冠生物量研究[J]”、熊妮娜的“一种基于三维激光扫描系统测量树冠体积方法的研究——以油松为例[J]”、邓向瑞的“三维激光扫描系统在立木材积测定中的应用[J]”、罗旭的博士论文“基于三维激光扫描测绘系统的森林计测学研究[D]”和唐雪海的博士论文“北京市城六区三维绿量估算与分析研究[D]”。以上几种方法的技术路线基本一致，都是将树冠看作一个小圆锥和多个圆台，将圆台圆锥的体积累加获得树冠体积。其中，以唐雪海提出用的不规则底面面积充当圆台底面面积的方法较为精确。

[0004] 唐雪海利用三维激光扫描系统获得单木点云数据，形成完整的单木树冠点云数据，然后将一立木沿竖直方向分割成若干等高的区分段，把单木的整个树冠看成由顶端的一个小圆锥和下面n个圆台组成的立体，树冠体积即为这一圆锥和n个圆台体积之和(参见图1)。其中，圆锥和圆台的底面面积通过对树冠部分的点进行测量获得，将截取的这部分数据投影在XY坐标系平面上，通过这些数据构建成不规则圆形，对不规则圆形进行面积计算。用平行于Y轴垂直于X轴的竖直线将不规则圆形分割成n个等宽的区间段。将不规则圆形的面积看作头尾两个三角形及n-2个梯形之和来计算面积(参见图2)。

[0005] 其体积公式为:

[0006]

[0007] 其中，V为树冠体积，n为圆台和圆锥的数量，h为圆台高度，S为截面面积。

[0008] 其表面积公式为:

[0009]

[0010] 其中，S为树冠表面积，Si为树冠截面面积，且S0＝Sn＝0。

[0011] 但是，树冠是一个非封闭可穿透的空间实体，利用三维激光扫描仪进行扫描，使用平行于Y轴垂直于X轴的竖直线将不规则圆形分割成n个等宽的区间段来计算截面面积，没有考虑内部点的影响，这样计算所得的底面积会小于真实值。因此，目前的方法存在精度不高、无法计算树冠表面积、无法形成树冠数字表面模型等问题。

[0012] 由此可见，如何引入新的数据处理方法，获取树冠的表面点，构造树冠数字表面模型，并以此为基础高速、精确求算树冠体积和表面积，是树冠测定的关键问题。

发明内容

[0013] 本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，通过引入平面直角坐标系并采用分象限构造多边形的方法，将区分段内的空间点云数据进行筛选处理，精确地提取树冠表面点以构建树冠三维模型。

[0014] 为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法，包括：获取三维激光扫描系统采集的目标树木的空间点云数据；将所述空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段；根据所述区分段内的空间点云数据构造多边形；根据所述多边形构造树冠三维模型。

[0015] 作为上述方案的改进，所述根据区分段内的空间点云数据构造多边形的步骤包括：将所述区分段内的空间点云数据投影到同一平面内；根据所述空间点云数据构建第一平面直角坐标系，使所述空间点云数据均分布在第一象限内；在所述空间点云数据中提取目标点，所述目标点包括距离所述第一平面直角坐标系的X轴最近的点、距离X轴最远的点、距离Y轴最近的点、距离Y轴最远的点；计算所述目标点的X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值；以所述X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值为原点，根据所述目标点构建第二平面直角坐标系；根据所述目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形。

[0016] 作为上述方案的改进，所述在空间点云数据中提取目标点的步骤包括：在所述第一平面直角坐标系的X轴及Y轴上设立第一点阵；沿X轴划分等宽区间，使所述X轴上的第一点阵的点与所述X轴的等宽区间一一对应；在所述X轴的等宽区间内，提取距离所述X轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的空间点云数据为初选点；沿Y轴划分等宽区间，使所述Y轴上的第一点阵的点与所述Y轴的等宽区间一一对应；在所述Y轴的等宽区间内，提取距离所述Y轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的初选点为目标点。

[0017] 作为上述方案的改进，所述根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的步骤包括：根据所述目标点在所述第二平面直角坐标系中各个象限的分布情况提取表面点，当有四个或两个象限中含有目标点时，在含有目标点的象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点，当有三个象限中含有目标点时，在沿Y轴方向与不含有目标点的象限相邻的象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最近、最远的目标点为表面点，在其余象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点；沿顺时针或逆时针方向连接所述表面点以构造多边形。

[0018] 作为上述方案的改进，所述沿顺时针或逆时针方向连接表面点以构造多边形的步骤之后还包括：沿顺时针或逆时针方向，提取连续的四个表面点，所述四个表面点依次为起点、第一参考点、第二参考点、第三参考点；比对所述起点与所述第一参考点、第二参考点、第三参考点间的距离，将所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点与所述起点相连；以所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点为新的起点，重新提取第一参考点、第二参考点、第三参考点，直到所有的表面点均完成比对。

[0019] 作为上述方案的改进，所述基于三维激光扫描系统的树冠测量方法还包括：利用数学模型① 计算所述区分段内的多边形面积，其中，S为多边形面积，m为多边形顶点个数，x为多边形顶点的X坐标，y为多边形顶点的Y坐标。

[0020] 作为上述方案的改进，所述基于三维激光扫描系统的树冠测量方法还包括：利用数学模型② 计算树冠体积，其中V为树冠体积，n为树冠三维模型中的多边形个数，H为区分段的高度。

[0021] 作为上述方案的改进，所述基于三维激光扫描系统的树冠测量方法还包括：利用数学模型③ 计算目标树木的树冠表面积，其中，S表为树冠表面积，Ck为每层多边形的周长。

[0022] 实施本发明实施例，具有如下有益效果：引入平面直角坐标系，将区分段内的空间点云数据进行筛选处理，采用分象限构造多边形的方法，剔除了树冠的内部点，并成功提取了树冠的表面点，解决了非封闭可穿透物体的三维建模问题。

[0023] 另外，可根据实际需求设定区分段的高度以建立高精度的树冠三维模型，更好地表现树冠的实际形状，反映出树冠的细部特征，为计算树冠体积和表面积提供了基础。

附图说明

[0024] 图1是唐雪海沿竖直方向把树冠分割成若干等高区分段的示意图；

[0025] 图2是唐雪海用平行于Y轴垂直于X轴的竖直线将不规则圆形分割成多个等宽区间段的示意图；

[0026] 图3是本发明一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法的第一实施例流程图；

[0027] 图4是图3中将空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段的示意图；

[0028] 图5是本发明一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法的第二实施例流程图；

[0029] 图6是根据区分段内的空间点云数据所构建的第一平面直角坐标系示意图；

[0030] 图7是对图6提取目标点后的第一平面直角坐标系示意图；

[0031] 图8是根据目标点所构建的第二平面直角坐标系示意图；

[0032] 图9是将筛选后的目标点进行连接后所构造的多边形示意图；

[0033] 图10是图5中在空间点云数据中提取目标点的流程图；

[0034] 图11是设置第一点阵后的第一平面直角坐标系示意图；

[0035] 图12是划分等宽区间后的第一平面直角坐标系示意图；

[0036] 图13是图5中根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的流程图；

[0037] 图14是当有四个象限中含有目标点时所提取的表面点示意图；

[0038] 图15是当有两个象限中含有目标点时所提取的表面点示意图；

[0039] 图16是当有三个象限中含有目标点时所提取的表面点示意图；

[0040] 图17是图5中根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的另一流程图；

[0041] 图18是提取连续的四个表面点进行比对的示意图；

[0042] 图19是图18中所有表面点均完成比对后，所形成的多边形的示意图；

[0043] 图20是在X轴的等宽区间内，提取目标点的示意图；

[0044] 图21是实施例1及参考例1所构造的多边形的示意图。

具体实施方式

[0045] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

[0046] 图3是本发明一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法的第一实施例流程图，包括：

[0047] S100，获取三维激光扫描系统采集的目标树木的空间点云数据。

[0048] 需要说明的是，利用三维激光扫描系统采集目标树木的空间点云数据前，需要根据树木的高度，树冠形态以及扫描仪规格，设置扫描仪的工作参数及扫描站点的位置。每株目标树木至少需要设置三个地面扫描站点，高大树木可以架设脚手架扫描树冠顶部。相应地，可根据扫描仪的工作参数，计算扫描仪距离树冠的最大距离Dmax，

[0049]

[0050] 上式中，i为所需采集的三维空间点中相邻的点的间隔，n为扫描仪的角度步频率。操作员根据计算出的最大距离设置扫描站点，并将扫描仪设于扫描站点上。

[0051] 当使用Faro Focus3D扫描仪采集时，设置n为0.036°，i为0.01m，计算得Dmax＝15.91m，所以扫描站点与树冠的最大距离必需小于15.91m。

[0052] 当使用Riegl VZ-1000扫描仪采集时，设置n为0.0024°，i为0.01m，计算得Dmax＝238.73m，则扫描站与树冠的最大距离必需小于238.73m。

[0053] 另外，如果需要将扫描仪采集的空间点云数据统一到大地坐标系，则需要在树木周围布设控制标靶，保证每个扫描站点至少观测到三个标靶。或者，可以直接利用公共靶球进行数据拼接，使用独立坐标系。

[0054] 工作时，利用扫描仪对树冠进行扫描，采集到目标树木的空间点云数据后，三维激光扫描系统通过坐标匹配，将不同扫描站点的空间点云数据统一到同一坐标系下，并删除单株目标树木周围的空间点云数据，再在平视图角度下把第一活枝处至树木底部的空间点云数据删除，然后经过选择体外孤点、减少噪音和数据导出操作，获得目标树木树冠的空间点云数据。

[0055] S101，将所述空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段。

[0056] 如图4所示，将空间点云数据按照1cm的高程间隔，沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分划分区分段，相应地，即目标树木的树冠也按照1cm的高程间隔被划分为多个区分段。

[0057] S102，根据所述区分段内的空间点云数据构造多边形。

[0058] 需要说明的是，每个区分段内的空间点云数据均包含树冠表面点和内部点，因此需要对空间点云数据再次进行处理，剔除内部点，提取树冠表面点构造多边形，使得构造的多边形更接近目标树木的实际形态。其中，区分段与多边形一一对应，一个区分段内的空间点云数据可构造出一个多边形。

[0059] S103，根据所述多边形构造树冠三维模型。

[0060] 将相连的区分段所对应的多边形两两相连，即可构成目标树木的整体树冠三维模型，由于步骤S102中已对空间点云数据再次进行处理，使得构造的多边形更接近目标树木的实际形态，相应地，由所述多边形所构造树冠三维模型更接近目标树木的实际形态，精确度更高。

[0061] 图5是本发明一种基于三维激光扫描系统的树冠测量方法的第二实施例流程图，包括：

[0062] S200，获取三维激光扫描系统采集的目标树木的空间点云数据。

[0063] 需要说明的是，利用三维激光扫描系统采集目标树木的空间点云数据前，需要根据树木的高度，树冠形态以及扫描仪规格，设置扫描仪的工作参数及扫描站点的位置。每株目标树木至少需要设置三个地面扫描站点，高大树木可以架设脚手架扫描树冠顶部。相应地，可根据扫描仪的工作参数，计算扫描仪距离树冠的最大距离Dmax，

[0064]

[0065] 上式中，i为所需采集的三维空间点中相邻的点的间隔，n为扫描仪的角度步频率。操作员根据计算出的最大距离设置扫描站点，并将扫描仪设于扫描站点上。另外，如果需要将扫描仪采集的空间点云数据统一到大地坐标系，则需要在树木周围布设控制标靶，保证每个扫描站点至少观测到三个标靶。或者，可以直接利用公共靶球进行数据拼接，使用独立坐标系。

[0066] 工作时，利用扫描仪对树冠进行扫描，采集到目标树木的空间点云数据后，三维激光扫描系统通过坐标匹配，将不同扫描站点的空间点云数据统一到同一坐标系下，并删除单株目标树木周围的空间点云数据，再在平视图角度下把第一活枝处至树木底部的空间点云数据删除，然后经过选择体外孤点、减少噪音和数据导出操作，获得目标树木树冠的空间点云数据。

[0067] S201，将所述空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段。

[0068] 如图4所示，将空间点云数据按照1cm的高程间隔，沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分划分区分段，相应地，即目标树木的树冠也按照1cm的高程间隔被划分为多个区分段。

[0069] S202，将所述区分段内的空间点云数据投影到同一平面内。

[0070] S203，根据所述空间点云数据构建第一平面直角坐标系，使所述空间点云数据均分布在第一象限内。

[0071] 需要说明的是，每个区分段内的空间点云数据均包含树冠表面点和内部点，因此需要对空间点云数据再次进行处理，剔除内部点，提取树冠表面点以构造多边形，使得构造的多边形更接近目标树木的实际形态。其中，区分段与多边形一一对应，一个区分段内的空间点云数据可构造出一个多边形。

[0072] 如图6所示，构造多边形时，需要根据所述区分段内的空间点云数据构建第一平面直角坐标系，使所述空间点云数据均分布在第一象限内。

[0073] S204，在所述空间点云数据中提取目标点。

[0074] 需要说明的是，在所述空间点云数据中提取的目标点包括：距离所述第一平面直角坐标系的X轴最近的点、距离所述第一平面直角坐标系的X轴最远的点、距离所述第一平面直角坐标系的Y轴最近的点、距离所述第一平面直角坐标系的Y轴最远的点。

[0075] 如图7所示，对所述空间点云数据进行提取后，可有效地剔除内部点。

[0076] S205，计算所述目标点的X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值。

[0077] S206，以所述X轴坐标的中值及Y轴坐标的中值为原点，根据所述目标点构建第二平面直角坐标系(参见图8)。

[0078] 例如，有目标点A(1，2)，B(2，2)，C(4，3)及D(7，3)，计算可知目标点的X轴坐标的中值为4，Y轴坐标的中值为2.5。此时，应以(4，2.5)为原点，构建含目标点A、B、C、D的第二平面直角坐标系。

[0079] S207，根据所述目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形。

[0080] 如图9所示，将目标点置于第二平面直角坐标系后，以坐标原点为中心，根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况，对目标点再次进行筛选，剔除内部点，并将筛选后的目标点进行连接，构造多边形。

[0081] S208，根据所述多边形构造树冠三维模型。

[0082] 将相连的区分段所对应的多边形两两相连，即可构成目标树木的整体树冠三维模型，由于步骤S202～S207中已对空间点云数据再次进行筛选处理，使得构造的多边形更接近目标树木的实际形态，相应地，由所述多边形所构造树冠三维模型更接近目标树木的实际形态，精确度更高。

[0083] 图10是图5中在空间点云数据中提取目标点的流程图，包括：

[0084] S300，在所述第一平面直角坐标系的X轴及Y轴上设立第一点阵。

[0085] 如图11所示，第一点阵设置在X轴及Y轴上，且X轴上的第一点阵的点间距相等，Y轴上的第一点阵的点间距相等。优选地，第一点阵上的点的间距为1cm。

[0086] 更佳地，可根据第一平面直角坐标系上空间点云数据的X轴坐标最值及Y轴坐标最值设置第一点阵，使所述X轴上的第一点阵在所述X轴坐标的最值范围内，相应地，使所述Y轴上的第一点阵在所述Y轴坐标的最值范围内。

[0087] S301，沿X轴划分等宽区间，使所述X轴上的第一点阵的点与所述X轴的等宽区间一一对应(参见图12)。

[0088] S301，在所述X轴的等宽区间内，提取距离所述X轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的空间点云数据为初选点。

[0089] 需要说明的是，在每一个X轴的等宽区间内，可以含有一个距离所述X轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近的空间点云数据，及距离所述X轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最远的空间点云数据。否则，当X轴的等宽区间内只有一个点或没有点时，则跳过此等宽区间。

[0090] 如图20所示，点A为第一点阵内的点，在点A所在的等宽区间内，距离点A最近的点为点A1，距离点A最远的点为点A2。

[0091] S302，沿Y轴划分等宽区间，使所述Y轴上的第一点阵的点与所述Y轴的等宽区间一一对应(参见图12)。

[0092] S303，在所述Y轴的等宽区间内，提取距离所述Y轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近、最远的初选点为目标点。

[0093] 在每一个Y轴的等宽区间内，可以含有一个距离所述Y轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最近的初选点，及距离所述Y轴的等宽区间所对应的第一点阵的点最远的初选点。否则，当Y轴的等宽区间内只有一个点或没有点时，则跳过此等宽区间。

[0094] 图13是图5中根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的流程图，包括：

[0095] S400，根据所述目标点在所述第二平面直角坐标系中各个象限的分布情况提取表面点。

[0096] 当有四个或两个象限中含有目标点时，在含有目标点的象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0097] 如图14所示，第一象限、第二象限、第三象限、第四象限中均含有目标点，此时，应在第一象限、第二象限、第三象限、第四象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0098] 如图15所示，只有第二象限第四象限中均含有目标点，此时，应在第二象限、第四象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0099] 当有三个象限中含有目标点时，在沿Y轴方向与不含有目标点的象限相邻的象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最近、最远的目标点为表面点，在其余象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0100] 如图16所示，第一象限、第二象限、第四象限中均含有目标点，且第三象限不含有目标点。相应地，沿Y轴方向与第三象限相邻的象限为第二象限，因此，应在第二象限上提取距离第二点阵最近、最远的目标点为表面点，同时，在第一象限及第四象限上提取距离所述第二点阵最远的目标点为表面点。

[0101] 需要说明的是，提取表面点时，可在所述第二平面直角坐标系的X轴上设立第二点阵，使第二点阵的点间距相等。沿X轴划分等宽区间，使所述X轴上的第二点阵的点与所述X轴的等宽区间一一对应。然后，按照实际需求，在所述X轴的等宽区间内，提取距离所述X轴的等宽区间所对应的第二点阵的点最近或最远的空间点云数据。

[0102] 优选地，第二点阵上的点的间距为1cm。

[0103] 更佳地，可根据第二平面直角坐标系上目标点的X轴坐标最值设置第二点阵，使第二点阵在所述X轴坐标的最值范围内。

[0104] S402，沿顺时针或逆时针方向连接所述表面点以构造多边形。

[0105] 图17是图5中根据目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形的另一流程图，包括：

[0106] S500，根据所述目标点在所述第二平面直角坐标系中各个象限的分布情况提取表面点。

[0107] 当有四个或两个象限中含有目标点时，在含有目标点的象限中提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0108] 当有三个象限中含有目标点时，在沿Y轴方向与不含有目标点的象限相邻的象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最近、最远的目标点为表面点，在其余象限上提取距离所述第二平面直角坐标系的X轴最远的目标点为表面点。

[0109] 需要说明的是，提取表面点时，可在所述第二平面直角坐标系的X轴上设立第二点阵，使第二点阵的点间距相等。沿X轴划分等宽区间，使所述X轴上的第二点阵的点与所述X轴的等宽区间一一对应。然后，按照实际需求，在所述X轴的等宽区间内，提取距离所述X轴的等宽区间所对应的第二点阵的点最近或最远的空间点云数据。

[0110] 优选地，第二点阵上的点的间距为1cm。

[0111] 更佳地，可根据第二平面直角坐标系上目标点的X轴坐标最值设置第二点阵，使第二点阵在所述X轴坐标的最值范围内。

[0112] S501，沿顺时针或逆时针方向连接所述表面点以构造多边形。

[0113] S502，沿顺时针或逆时针方向，提取连续的四个表面点，所述四个表面点依次为起点、第一参考点、第二参考点、第三参考点。

[0114] 如图18所示，沿逆时针方向P0、P1、P2、P3为连续的四个表面点，相应地，P0为起点、P1为第一参考点、P2为第二参考点、P3为第三参考点。

[0115] S503，比对所述起点与所述第一参考点、第二参考点、第三参考点间的距离，将所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点与所述起点相连。

[0116] 如图18所示，由于P3距离P0最近，因此连结P3与P0。

[0117] S504，以所述第一参考点、第二参考点、第三参考点中距离所述起点最近的表面点为新的起点，重新提取第一参考点、第二参考点、第三参考点，直到所有的表面点均完成比对。

[0118] 如图18所示，连结P3与P0后，以P3为起点，重新提取P4为第一参考点、P5为第二参考点、P6为第三参考点，直到所有的表面点均完成比对。

[0119] 如图19所示，所有表面点均完成比对后，可形成较为平滑的多边形，更接近目标树木树冠形态。

[0120] 下面结合具体的实施例对本发明作进一步地详细描述。

[0121] 实施例1

[0122] 采用本发明的方法，使用Faro Focus3D扫描仪采集空间点云数据，将空间点云数据沿竖直方向分割成多个等高的区分段；根据区分段内的空间点云数据构建第一平面直角坐标系并提取目标点；然后，构建第二平面直角坐标系，根据目标点的分布情况构造多边形；最后，按照目标点间的间距，提取表面点，构造多边形。

[0123] 相应地，根据本发明的方法，分别构造5个区分段内的多边形。

[0124] 参考例1

[0125] 使用Faro Focus3D扫描仪，采用唐雪海提出用的不规则底面面积充当圆台底面面积的方法，分别构造5个区分段内的多边形。

[0126] 参见图21，图中，A列为实施例1所构造的多边形，B列为参考例1所构造的多边形。由图可知，采用参考例1的方法，没有对区分段内的空间点云数据进行筛选处理，直接构造多边形，无法排除穿越点的影响，与实际截面相差非常大。相应地，采用实施例1的方法，更精确地提取了树冠的表面点，排除了内部点，更接近树冠的实际形态。

[0127] 更佳地，利用数学模型① 可计算所述区分段内的多边形面积，其中，S为多边形面积，m为多边形顶点个数，x为多边形顶点的X坐标，y为多边形顶点的Y坐标。

[0128] 更佳地，利用数学模型② 可计算树冠体积，其中V为树冠体积，n为树冠三维模型中的多边形个数，H为区分段的高度。

[0129] 下面结合具体的实施例对本发明作进一步地详细描述。

[0130] 实施例2

[0131] 采用本发明的方法，使用Faro Focus3D扫描仪采集空间点云数据，将空间点云数据沿竖直方向分割成多个等高的区分段，区分段的高度H为lcm；根据区分段内的空间点云数据构建第一平面直角坐标系并提取目标点；然后，构建第二平面直角坐标系，根据目标点的分布情况构造多边形；最后，按照目标点问的间距，提取表面点，构造多边形。

[0132] 相应地，根据本发明的方法，分别对八棵样本树的树冠体积进行计算。

[0133] 参考例2

[0134] 使用Faro Focus3D扫描仪，采用唐雪海提出用的不规则底面面积充当圆台底面面积的方法，使区分段的高度H为lcm，分别对八棵样本树的树冠体积进行计算。

[0135] 表一为上述实施例和参考例的计算结果对比：

[0136] 表一

[0137]树名树高/m 投影面积/m 实施例2/m3 参考例2/m3
高山榕 5.577 15.8797 15.5489 5.83606
大花紫薇 6.7227 25.1232 41.227l 12.6845
重阳木 7.4243 12.0l 29.2327 11.484
重阳木 7.685 12.5042 28.6044 11.0182
细叶榕 7.68 12.6905 29.1278 5.52668
阴香 5.7364 15.1348 26.646 8.78362
面条树 10.165 24.8361 54.3775 17.7323
面条树 10.5682 23.2291 46.1063 14.9058

[0138] 由表一可知，采用本发明的方法，更精确地提取了树冠的表面点，排除了内部点，使得所计算的树冠体积明显大于参考例2所计算的树冠体积，更接近树冠的实际形态。

[0139] 更佳地，利用数学模型③ 计算目标树木的树冠表面积，其中，S表为树冠表面积，Ck为每层多边形的周长。

[0140] 下面结合具体的实施例对本发明作进一步地详细描述。

[0141] 实施例3

[0142] 采用本发明的方法，使用Faro Focus3D扫描仪采集空间点云数据，将空间点云数据沿竖直方向分割成多个等高的区分段，区分段的高度H为1cm；根据区分段内的空间点云数据构建第一平面直角坐标系并提取目标点；然后，构建第二平面直角坐标系，根据目标点的分布情况构造多边形；最后，按照目标点间的间距，提取表面点，构造多边形。

[0143] 相应地，根据本发明的方法，分别对八棵样本树的树冠表面积进行计算。

[0144] 参考例3

[0145] 使用Faro Focus3D扫描仪，采用唐雪海提出用的不规则底面面积充当圆台底面面积的方法，使区分段的高度H为1cm，分别对八棵样本树的树冠表面积进行计算。

[0146] 表二为上述实施例3和参考例3的计算结果对比：

[0147] 表二

[0148]树名树高/m 实施例3/m2 参考例3/m2
高山榕 5.577 145.367 75.8036
大花紫薇 6.7227 165.1159 185.864
重阳木 7.4243 127.9847 171.135
重阳木 7.685 128.8961 175.586
细叶榕 7.68 117.4374 146.285
阴香 5.7364 126.493 152.681
面条树 10.165 159.1046 264.574
面条树 10.5682 137.9969 235.082

[0149] 由表二可知，采用本发明的方法，更精确地提取了树冠的表面点，排除了内部点，使得所计算的树冠体积明显小于参考例3所计算的树冠表面积，更接近树冠的实际形态。

[0150] 由上可知，采用本发明，将获取的空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段，根据区分段内的空间点云数据构建第一平面直角坐标系并提取目标点，同时，根据目标点构建第二平面直角坐标系，并根据所述目标点在第二平面直角坐标系的分布情况构造多边形。对比现有技术，仅将获取的空间点云数据沿竖直方向由树冠顶部至树冠底部分割成多个等高的区分段后，并没有对区分段内的空间点云数据进行筛选处理，直接构造多边形，无法排除穿越点的影响，与实际截面相差非常大。而本发明可有效剔除树冠的内部点，精确地提取树冠的表面点，并根据表面点构造多边形，解决非封闭可穿透物体的三维建模问题。另外，还可根据实际需求设定区分段的高度以建立高精度的树冠三维模型，更好地表现树冠的实际形状，反映出树冠的细部特征，为计算树冠体积和表面积提供了基础。

[0151] 相应地，构造树冠三维模型后，可利用数学模型① 计算各区分段内的多边形面积。利用数学模型② 计算树冠体积。利用数学
模型③ 计算目标树木的树冠表面积。

[0152] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

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