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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开的基于边界点感知和生态结构概率分析的单棵树木提取方法，首先利用Delaunay四面体以及点之间的欧氏距离生成拓扑结构以建立树木每个点邻域内的上下文联系。然后通过Alpha‑shape将树簇分离以及利用欧式聚类确定树簇的种子点个数以区分单树簇和多树簇。最后针对多树簇的分割本发明建立了高度升序队列识别骨干点和边界点的策略，并设计了一种生态结构概率分析方法，通过分析边界点与种子点之间的Dijkstra距离、质心偏角以及垂直夹角等因素来确定边界点标签。
主权项：1.基于边界点感知和生态结构概率分析的单棵树木提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过Delaunay构建树点的多面体，利用欧式聚类在一定高度阈值下进行种子点的提取，并根据种子点个数检测多树簇；步骤2，确定多树簇后，通过树点的拓扑结构以及高度升序队列确定骨干点的标签以及对边界点进行感知；步骤3，构建生态概率分布以确定边界点的最终标签，最终将骨干点和边界点进行组合，从而可以实现单棵树木的提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于边界点感知和生态结构概率分析的单棵树木提取方法
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