点云催化剂软件应用案例四(基于无人机激光雷达点云的单木分割和林木参数提取)

2019-05-05 21:51:31

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我们前几期关于点云催化剂软件的应用案例中所用的数据基本是以地面三维激光扫描仪或者背包式/手持SLAM所获取的,今天,我们来看一下无人机机载LiDAR数据,应用于单木分割和林木参数的提取。

森林是陆地上最庞大、最复杂、多物种、多功能与多效益的生态系统,具有重要的生态、经济和社会价值。为了及时、准确地掌握森林资源信息,高效地进行森林资源管理,国内外林业资源管理机构已经组织开展了大量的森林资源调查工作。传统上,森林资源调查主要靠人工完成,耗时、费力、成本高。近年来,利用基于航空影像、卫星影像的光学遥感技术替代或补充了一些传统的以人工为主的森林调查,能够获取大区域内森林生长因子和生态、环境信息。然而光学遥感技术在获取森林三维结构参数上能力有限。

激光雷达遥感作为主动遥感技术可以有效穿透森林,在获取森林垂直结构参数方面有着其他光学遥感无法比拟的优势。机载激光雷达与地基激光雷达已经被广泛的应用于提取了森林垂直结构及水平分布参数和单木结构参数。通过激光雷达获取的森林点云数据反演森林参数具有简单方便、高精度、高时效性等优势,这使得激光雷达技术在林业调查中应用日益广泛。为此,我们开发了相应的林木参数信息提取模块,并集成到点云催化剂软件中。在第一个案例中,我们分享了基于背包激光雷达进行树干提取和参数提取的案例。背包或地基激光雷达主要用于获取树干相关的信息,但是背包或地基激光雷达系统无法获取完整的树冠信息,而机载、尤其是无人机激光雷达系统可以获取相对更完整的树冠信息,与背包或地基激光雷达形成优势互补的关系。本案例以无人机机载激光雷达进行单木分割和林木参数提取为例,进一步介绍点云催化剂中林木提取的相关功能。需要说明的是,本案例的单木分割算法与第一期案例分享的单木分割算法是不同的算法


试验数据

使用了北科天绘的AP-3500三维激光扫描仪搭载到无人机平台上获取了近4平方公里的试验数据。AP-3500三维激光扫描仪具有设备轻巧、携带方便、高集成度、智能化操作、可搭载到无人机飞行平台、高效作业、高精度、可获取多回波点云数据、可穿透植被等特点。

试验数据获取过程中,共飞行了两个架次,两个架次对应的测区具有一定的重叠、重叠率约10%。第一个架次包含15条航线、第二个架次包含12条航线,每条航线对应一个las1.2格式点云文件。该试验区位于安徽省黄山市,区域内高山林立,树木茂密,仅有极少量的建筑物、但分布有大量的电力线路,测区的点云数据如图1所示。相应的试验区域东西宽1961.69m、南北宽1877.99m,高差为452.07m,该试验区域点云数据的平均点间隔为0.035m,27个las1.2格式文件的数据量为37.9G。

1 试验区域和试验数据


技术路线

综合机载激光雷达点云特点和林木参数提取的需求,设计了下述点云数据处理分析的流程提取单株树木的位置、胸径、树高、株数等参数,如图2所示。

图2 点云催化剂软件中基于无人机激光雷达点云提取林木参数的技术流程图


具体步骤包括:

(1)点云数据的合并和分块

区域面积过大、点云数据过多的情况下,可以将测区的所有点云数据看作一个整体、并进行分块处理。另外,鉴于无人机激光雷达点云的高精度特征,无需进行条带平差工作,可以直接进行分块处理。点云催化剂软件中的分块处理工具的界面如图3所示。该工具将选中测区的所有待处理的点云文件,在指定块的长、宽和重叠区长度的情况下,将整个测区的点云数据按照指定块的长宽进行分块保存。分块重新组织了数据,后续的处理和信息提取可以针对每一块分别进行。注意,分块并不改变整个测区原始点云的数据量。使用点云催化剂软件对该试验区域的点云数据进行分块,共分为100块,时间花费为45分钟。