点云切片结合聚类算法的TLS单木探测方法研究

作者：易静; 马开森; 向建平; 唐杰; 蒋馥根; 陈松; 孙华^*

来源：南京林业大学学报(自然科学版), 2023, 1-11.

• 地面激光雷达
• 单木探测
• 点云切片
• 聚类算法
• 林木参数提取
• 广西人工林

【目的】针对直接使用地面激光雷达生成的冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）和归一化点云（Normalized Point Cloud，NPC）在复杂林分存在单木探测能力不足的问题，研究引入点云切片结合聚类的方法以提高单木探测精度。【方法】以广西壮族自治区6个不同林分密度的人工林样地为研究对象，利用地面激光扫描获取样地的归一化点云数据，提取高度在1.3 m处的点云切片，分别采用DBSCAN和均值漂移聚类算法对切片中的树干点云进行聚类。利用野外实测调查数据进行精度验证，并与基于CHM的局部最大值算法和基于NPC的点云分割算法（Point Cloud Segmentation，PCS）的探测结果对比，评价和分析不同探测方法的适用性与参数敏感性。【结果】所有方法均可获得良好的探测结果，各样地的最优探测精度F ≥ 0.86；点云切片结合聚类算法的单木探测方法结果最优，比直接使用CHM和NPC的探测精度分别提高了7.6%～12.5%。DBSCAN算法的聚类阈值Eps和均值漂移算法的聚类半径R可显著影响单木探测率，最大Eps取决于最大林木间距，R接近最大单木胸径时的探测结果最优。【结论】基于点云切片结合聚类算法的单木探测能提高下层林木探测率，可有效改善高密度林分的单木探测精度，能为不同林分的单木探测方法选择提供参考。

• 单位
  湖南科技大学; 中南林业科技大学