基于车载LiDAR数据的行道树信息提取及安全风险评价

摘要：

基于激光雷达点云数据快速精准地获取城市行道树的结构特征和安全风险状况,对于辅助智慧城市管理具有重要意义.针对行道树参数获取中LiDAR点云数据对于形态特征不明显区域难以分割的问题,研究提出了一种树干中心点圆形索引的行道树单株木提取方法.首先,根据高程信息获取树干层切片点云并基于改进的DBSCAN聚类算法对切片数据进行分割;其次,结合地物形态特征识别树干并获取中心点,基于中心点的圆形索引方法完成单株木结构特征信息提取;最后,结合风险矩阵法对研究区内行道树的稳定性和其对交通影响的安全风险进行评价.结果表明:提出的单株木提取方法能有效提高形态特征不明显区域中行道树单株木分割精度,可以准确获取行道树的数量、形态和位置等结构参数信息;安全风险评价发现,研究区内大部分行道树稳定性和对交通影响风险处于Ⅰ级可忽略风险状态,但部分行道树稳定性和对交通影响风险为Ⅱ、Ⅲ级,这些树木主要分布在研究区行道树密集交错的区域.研究结果可为相关部门及时有效地监测和管理行道树提供相应的决策支持.

关键词：车载LiDAR、行道树、信息提取、安全风险评价

分类号：P225.1;TN249(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金;贵州大学引进人才科研项目

在线出版日期：2022-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：91-98