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摘要
高精度森林机载-地基点云配准能够极大提高点云数据完整性，为森林生态参数反演提供良好的数据支撑。针对森林环境特征稀疏下的机载-地基点云配准问题，提出了一种基于树冠体素特征的机载-地基激光点云数据无控配准方法。通过包围盒位置方向初始化、树高-频数的树冠点云滤波、树冠点云体素化、基于滑动模板匹配的特征提取以及旋转矩阵求解等步骤实现机载-地基点云配准。通过不同森林结构复杂度的4组数据对所提出的方法进行了实验验证，获得的平均距离差异分别为0.245m、0.238m、0.184m以及0.020m。与最近邻迭代法、人工配准及二者组合方法这3种方法进行对比实验，结果表明，本文提出的无控配准方法在精度和稳定性上均优于这3种方法。
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