車載LiDAR點雲相連行道樹精細分割

車載LiDAR點雲相連行道樹精細分割

摘要：針對車載激光雷達獲取的行道樹樹冠點雲相連問題，該文提出了基於樹木生長模型的距離加權分割方法。首先通過等距原則將相連樹粗分割為單株樹木，採用求差和擬合演算法獲得樹木高度、胸徑等屬性信息；再根據樹木的理論和實際生長模型，計算得到樹冠距離加權值；最後在此基礎上對樹冠進行迭代處理，實現鄰接行道樹點雲的精確分割。經過不同樹種試驗驗證，該演算法能夠實現對多棵相連樹點雲的進一步精確分割。

引用格式：張西童，李永強，毛傑，等．車載ＬｉＤＡＲ 點雲相連行道樹精細分割［Ｊ］．測繪科學，２０１６，４１ （８）：１１１-１１５．

行道樹作為城市生態系統和城市景觀的重要組成部分，具有重要的生態和社會服務功能。對行道樹開展更加深入的研究是城市管理部門和數字城市建設迫切需要進行的工作。車載激光雷達（ＬｉＤＡＲ）系統作為城市近景三維空間信息採集的一個重要手段， 具有快速獲取道路兩側地物（包括行道樹）三維信息的能力。

目前對行道樹的研究主要集中在行道樹的識別和屬性信息的提取。多數情況下行道樹樹冠點雲相連，獲取樹木的棵數及胸徑之後， 為了提取樹冠水平投影面積及樹冠體積等屬性信息， 必須對相連樹的樹冠點雲進行進一步的分割。行道樹樹冠點雲具有離散性和不規則性的特點， 因而行道樹樹冠點雲分割較為複雜和困難。在現有行道樹點雲數據研究中，文獻［７］ 通過數據分層和聚類實現了非相連樹中單株樹的提取； 文獻［８］在深度影像的基礎上， 通過探測圓柱體實現樹木樹榦的探測；文獻［９-１０］實現了單株樹樹高、胸徑、冠幅等屬性信息的提取。因對相連樹分割研究較少，導致對相連樹的冠幅體積及樹冠投影面積等研究也較少。文獻［１１］ 通過將點雲投影至二維水平面上，探測樹木的棵數及樹冠中心位置，以樹冠中心點為依託， 依據距離最近原則， 實現相連樹點雲的基本分割； 文獻［１２］ 通過將樹木點雲分層體元化，對各層使用區域競爭增長演算法實現相連樹分割。這兩種演算法均沒有考慮樹木的大小及樹種差異，只對生長狀況一致的行道樹有較好的分割效果。

本文在二維平面投影基礎下，引入生長模型計算距離權值，將理論生長模型與實際生長模型所計算的冠幅值進行加權平均， 對相連樹的樹冠點雲進行分割，在兼顧效率的同時達到了較好的分割效果。

１行道樹點雲獲取

本文分別選取河南理工大學校園場景中的柳樹和北京海淀區學院路場景中的欒樹車載ＬｉＤＡＲ點雲數據作為研究對象。對測區原始數據採用改進的不規則三角網（ＴＩＮ）漸進加密法濾除地面點，在此基礎上採用基於樹榦為桿狀地物特性的方法提取行道樹點雲，獲取兩個研究區域中兩種不同樹種的點雲作為研究對象。本文僅針對已經分類得到的相連行道樹點雲。

２相連樹點雲分割

根據文獻［１３］ 中常見樹胸徑、樹高及冠幅之間的特定理論生長模型，計算得到理論冠幅值，並與擬合得到的實測冠幅加權平均， 得到用於相連樹分割的權值，繼而採用距離加權的方法對常見樹樹冠點雲進行分割。基本原理為： 先獲取待處理點雲中相連樹的棵數、樹榦位置及坐標， 根據就近原則將樹冠進行粗分割， 並通過最小二乘法迭代擬合出樹冠中心、冠幅； 再獲取行道樹的胸徑、樹高等屬性信息， 計算分割權值； 然後依據計算而得的距離權值，對相連樹進行加權分割；最後為消除粗分割引入的誤差， 進行迭代處理，得到較為精確的分割結果。

２.１樹冠點雲粗分割

在進行樹冠精確分割之前，需要先確定行道樹的棵數及其位置， 並獲取必要的屬性信息， 因此先對行道樹進行粗分割。

２.２分割權值計算

２.３基於組合生長模型的樹冠點雲分割

３實驗結果分析

以柳樹為例， 依據上述演算法， 對柳樹進行分割，得到使用不同參數分割後的效果圖。由於樹木樹冠大小存在差異，而造成矩形Ａ 處的分割不準確。

４結束語

為使相連行道樹得到進一步準確的分割， 本文採用了基於兩種生長模型的距離加權分割演算法，可以快速地將車載ＬｉＤＡＲ 獲取的相連樹數據進一步精確分割，得到與現實樹木相接近的樹冠輪廓和點雲數據信息，為行道樹生長信息提取及城市道路周邊樹木建模提供數據支持。該演算法所使用的組合生長模型可以相對精確地對相連樹進行分割，當無法獲取樹木理論生長模型或數據質量較差無法獲取胸徑等屬性信息時， 仍可採用本演算法中提到的基於實際生長模型進行分割， 對不同樹種間的分割仍然具有實用價值。與傳統演算法相比，為達到快速批處理的能力， 該演算法仍然採用了在二維平面上進行分割的方法； 而在現實生活中，部分樹木可能因為長勢不同而出現樹高相差大，從而導致樹冠點雲上下交叉的情況。在未來的研究中，將使該演算法進一步擴展至三維空間， 同時精簡計算步驟， 減少計算時間， 實現更加快速精確的分割。另外，由於車載ＬｉＤＡＲ 系統往往只從樹木鄰近道路一側獲取行道樹點雲， 所獲取數據為非完整點雲模型， 利用分割結果進行建模時，需要考慮到車載ＬｉＤＡＲ 行道樹點雲非完整性的特點。

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