公开(公告)号：CN113850823B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202111105035.8

申请日：2021-09-18

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  王肖霞 ,  高敏 ,  马泽亮 ,  谢凡

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T5/30

Abstract: 本发明公开了一种基于不同特征自动分割的树木提取方法。通过数据预处理从原始点云数据中删除高离群点和低离群点；将预处理后的点云数据以栅格格式逐点内插建立DSM，调整其分辨率大小，使其与航空正射影像一致；将航空正射影像数据反射光谱的归一化差异植被指数（NDVI）和激光雷达DSM数据的局部熵值结合在一起，作为树木提取特征；利用光照区域、阴影区域分离和直方图减法思想对树木区域进行提取，形成一种无需样本训练和迭代的高效树木提取算法。可应用于森林树种分类及生长状态监测，地物类别检测和三维城市建模等领域。

公开(公告)号：CN113850823A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111105035.8

申请日：2021-09-18

Applicant: 中北大学

Inventor： 杨风暴 ,  王肖霞 ,  高敏 ,  马泽亮 ,  谢凡

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T5/30

Abstract: 本发明公开了一种基于不同特征自动分割的树木提取方法。通过数据预处理从原始点云数据中删除高离群点和低离群点；将预处理后的点云数据以栅格格式逐点内插建立DSM，调整其分辨率大小，使其与航空正射影像一致；将航空正射影像数据反射光谱的归一化差异植被指数（NDVI）和激光雷达DSM数据的局部熵值结合在一起，作为树木提取特征；利用光照区域、阴影区域分离和直方图减法思想对树木区域进行提取，形成一种无需样本训练和迭代的高效树木提取算法。可应用于森林树种分类及生长状态监测，地物类别检测和三维城市建模等领域。