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公开(公告)号：CN109961470B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910130528.3
申请日：2019-02-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法，包括：对树木点云数据进行处理实现枝叶分离；通过具有自适应半径的球体邻域模型和四个辅助准则提取叶子的中心区域点；聚类叶子的中心区域点从而获得每个叶子表面的中心点；通过三维分水岭算法获取每个叶子表面的非中心区域点从而实现单片叶子点云的分割；采用Delaunay三角剖分面向单片叶子点云推导出每片叶子的面积；计算叶子表面的法向矢量与天顶角之间的夹角得到对应叶子的叶片倾角；计算水平面的北方向与叶子主轴线在水平面上的投影之间的顺时针角度得到对应叶子的叶片方位角。本发明可以准确得到树冠每个单片叶子的叶片属性，减少人工劳动工作量，效率高。
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公开(公告)号：CN109961470A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910130528.3
申请日：2019-02-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光点云的活立木叶属性精准估测方法，包括：对树木点云数据进行处理实现枝叶分离；通过具有自适应半径的球体邻域模型和四个辅助准则提取叶子的中心区域点；聚类叶子的中心区域点从而获得每个叶子表面的中心点；通过三维分水岭算法获取每个叶子表面的非中心区域点从而实现单片叶子点云的分割；采用Delaunay三角剖分面向单片叶子点云推导出每片叶子的面积；计算叶子表面的法向矢量与天顶角之间的夹角得到对应叶子的叶片倾角；计算水平面的北方向与叶子主轴线在水平面上的投影之间的顺时针角度得到对应叶子的叶片方位角。本发明可以准确得到树冠每个单片叶子的叶片属性，减少人工劳动工作量，效率高。
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