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公开(公告)号：CN110262287A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910632739.7
申请日：2019-07-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于收获机械割台高度自动控制的冠层高度在线探测方法，包括：获取收割机前方作物的点云数据，将点云数据从极坐标转换到世界坐标系内；建立感兴趣区，将感兴趣区以外的点云数据剔除；去除点云数据中的噪音点；基于少量第一控制点并采用Delaunay不规则三角网生成法建立数字表面模型；基于少量第二控制点采用Delaunay不规则三角网生成法建立数字地面模型；将数字表面模型减去数字地面模型，得到冠层高度模型，进而获得冠层高度。本发明可以探测收获机械前方冠层高度、地面高度，为收获机械割台高度的智能控制提供数据依据。
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公开(公告)号：CN110363861B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910632756.0
申请日：2019-07-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云的田地作物三维重构方法，包括通过激光雷达获取田地作物的点云数据，对点云数据进行数据预处理；提取少量点云作为关键控制点，利用关键控制点并通过不规则三角网建立数字表面模型和数字地面模型；根据数字表面模型构建初始穗层空间模型，通过Otsu阈值法获取实际穗层空间模型内的点云数据；采用基于密度的聚类算法将实际穗层空间模型内的点云分割成多个点云簇；校正点云簇数量，点云簇数量即为作物穗数量，根据数字地面模型计算作物高度；根据获得的作物数量、作物高度和作物穗坐标，构建田地内作物三维模型。本发明实现了对田地作物三维模型的构建，为大田的数字化管理提供足够的数据支撑。
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公开(公告)号：CN110363861A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910632756.0
申请日：2019-07-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云的田地作物三维重构方法，包括通过激光雷达获取田地作物的点云数据，对点云数据进行数据预处理；提取少量点云作为关键控制点，利用关键控制点并通过不规则三角网建立数字表面模型和数字地面模型；根据数字表面模型构建初始穗层空间模型，通过Otsu阈值法获取实际穗层空间模型内的点云数据；采用基于密度的聚类算法将实际穗层空间模型内的点云分割成多个点云簇；校正点云簇数量，点云簇数量即为作物穗数量，根据数字地面模型计算作物高度；根据获得的作物数量、作物高度和作物穗坐标，构建田地内作物三维模型。本发明实现了对田地作物三维模型的构建，为大田的数字化管理提供足够的数据支撑。
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