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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明公开一种基于深度学习与机载激光点云的单株树冠分割方法，包括获取研究场地的点云数据；将去噪后的点云数据分为地上点和地面点；提取地上点中单株树木点云，将不同树木划分在不同的体素内；构造训练样本数据集；对PointNet深度神经网络开展训练；将待测场地的地上点通过体素化的方法细分为多个体素，将体素内点云数据转换为PointNet所需格式后，输入到训练好的PointNet模型内，识别出树的每个体素中的点云；将每个体素DSM的梯度信息结合惯性动量梯度的方法定位树冠的边界点，根据边界点勾勒出分割的树冠。本发明在体素尺度上识别树木，并结合高度相关的梯度信息来完成单株树冠的划定，单株树冠分割精确较高。
主权项：1.一种基于深度学习与机载激光点云的单株树冠分割方法，其特征在于：包括以下步骤：1获取研究场地的激光雷达点云数据；2去除点云数据的噪声点，将去噪后的点云数据分为地上点和地面点；3手工提取地上点中单株树木的点云，然后以体素为界，将不同的树木划分在不同的体素内；4将每个体素的单株树木点云数据格式转换为PointNet所需的格式后，构造训练样本数据集；5将步骤4中的训练样本数据集采用数据增广的方法生成了新的训练样本数据集；6采用新的训练样本数据集对PointNet深度神经网络开展训练，得到训练好的PointNet模型；7采集待测场地的激光雷达点云数据，去除点云数据的噪声点，将去噪后的点云数据分为地上点和地面点，对地上点通过体素化的方法细分为多个体素，将每个体素内的点云数据转换为PointNet所需的格式后，一起输入到训练好的PointNet模型内，自动识别出树的每个体素中的点云；8将识别为树的每个体素中的点云映射到DSM上，计算得到每个体素DSM的梯度信息，将每个体素DSM的梯度信息结合惯性动量梯度的方法定位相邻树冠的边界点，再根据边界点勾勒出要分割的树冠表面，实现单株树冠的分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 基于深度学习与机载激光点云的单株树冠分割方法
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