应用无人机高密度点云对高郁闭度人工林单木分割

摘要：

为探索机载激光雷达对高郁闭度人工林单木分割的应用潜力,选取黑龙江省森林植物园内红松(Pi-nus koraiensis)、云杉(Picea asperata)、樟子松(Pinus sylvestris)3 块具有代表性的样地作为研究对象,应用多旋翼无人机搭载ZENMUSE L1 激光雷达获取密度较高的点云数据,经过去噪、滤波、地面点分类预处理.分别采用标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法,并调整相应的参数对试验区内的 3 块样地进行单木分割.结果表明:采用标记控制分水岭算法的单木分割,冠层高度栅格分辨率为 0.1 m时分割效果最好(总体调和值为 84.2%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为 87.8%、81.8%、82.4%,调和值随着分辨率的降低而降低;采用点云间距聚类算法的单木分割,距离阈值为平均冠幅半径时分割效果最好(总体调和值为85.9%),红松、云杉和樟子松样地的调和值分别为 87.1%、83.5%、87.0%,距离阈值过大过小都导致调和值降低.因此,结合机载激光雷达高密度的点云数据,标记控制分水岭算法和点云间距聚类算法都适用于高郁闭度人工林较精准的单木分割,通过调整参数、高分辨率的冠层高度图像和合适的距离阈值提高了分割的精度,高密度点云数据对高郁闭度人工林单木分割具有较好的应用潜力.

关键词：机载激光雷达、人工林单木分割、高密度点云、分水岭算法、点云间距聚类算法

所属期刊栏目：51

分类号：S757.2(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

在线出版日期：2023-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：76-82