【摘 要】
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树木骨架是树木可视化及建模的基础,目前的研究中多数利用三维网络模型或体素化模型,缺少直接在点云中提取骨架的研究;特别是在稀疏点云条件下,数据精度不高,树叶与枝干之间
【机 构】
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同济大学测绘与地理信息学院,矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室,现代工程测量国家测绘地理信息局重点实验室
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树木骨架是树木可视化及建模的基础,目前的研究中多数利用三维网络模型或体素化模型,缺少直接在点云中提取骨架的研究;特别是在稀疏点云条件下,数据精度不高,树叶与枝干之间存在遮挡,骨架提取变得异常困难。为此,本文提出了一种提取算法,主要包括如下步骤:1通过模糊c-均值聚类,对离散点云进行分割;2通过B样条曲线拟合聚类团质心,形成枝干自由型结构;3利用法矢方向变化率阈值,确定树木节点的位置。将该方法分别应用到地面及机载LiDAR数据的树木骨架提取中,得到了较好的效果。
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