【摘 要】
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为快速提取森林单木树高,提高单木树高的提取精度,本研究提出一种改进的K-means聚类算法提取单木树高。即利用内蒙古依根地区的野外实测数据和机载LiDAR点云数据,以各单木实
【基金项目】
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林业公益性行业科研专项经费(201504319)
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为快速提取森林单木树高,提高单木树高的提取精度,本研究提出一种改进的K-means聚类算法提取单木树高。即利用内蒙古依根地区的野外实测数据和机载LiDAR点云数据,以各单木实测坐标为该算法的聚类中心,对机载LiDAR点云数据进行圆柱拟合聚类,将圆柱体内垂直方向最高的点视为该单木树冠最高点,利用提取的树高与野外实测树高进行相关性分析。分析发现,基于改进的K-means算法提取的树高与实测树高相关系数R2为0.852。结果说明改进的K-means算法能够很好的用于机载LiDAR点云数据单木树高的提取,降低了传
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