城区LiDAR点云数据的树木提取

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1、万方数据第38卷第4期2009年8月文章编号：1001-1595(2009)04—0330—06测绘学报ActaGeodaetleaetCartographmaSInlca城区LiDAR点云数据的树木提取VoI．38．No．4Aug．，2009张齐勇1。岑敏仪1，周国清2，杨晓云1’31．西南交通大学土木工程学院测量工程系，I匹lJtI成都610031；2．DepartmentofEngineeringandTechnology，OldDo—minionUniversity，Norfolk23529，USA；3．广西工学院土木建筑工程系，

2、广西柳州545006ExtractingTreesfromLiDARDatainUrbanRegionZHANGQiyon91，CENMinyil，ZHOUGuoqin92，YANGXiaoyunl’31．Dept．ofSurveyIngEnglneerlng，SouthwestJmotongUniverslty，Chengdu610031，ChIna：2．DepartmentofEngIneeringandTechnology，OidDomInlonUniverslty，Norfolk23529，USA；3．Dept．ofCIVIIEn

3、ggneerlng，GuangxUniversltyofTechnology，LIuzhou545006．ChInaAbstract：LightDetechonandRanglng(LiDAR)canacquiredigltaIsurfacemodelquickly．Asanimportantportionofcltvsurfaceinformatlon，thetreeisimportanttothedevelopmentof3DdigltaIcity．ThispaperpresentsatreeextractingaIgonthmfro

4、mLiDARdataincomplicatedurbanenvlronment．Firstly，aDTMisgeneratedfromLiDARdata，non·groundpoIntsareextractedsubsequently．Then，thealgorithmtemptstoremoveconspicuousbuiIdingarea，usingregion—growlngalgorithmbasedonareathresholdvalue．Asfollowing，thegradientvalueiscaIculatedateac

5、hpointinordertousegradientthresholdaIgonthmtoobtaIntreepoints．AndfinaIly，theintersectionresultsfromregion—growlngsegmentandgradientthresholdsegment’saretakenasfinaItreeextracting．TheextractedtreesshowthatnewaIgonthmcanextracttreesaccuratelyfromLiDARdatainurbanregion．Thetr

6、eeextractingra—ticis85．4％andtheaccuratetreeextractingratiois86．1％．Keywords：LiDAR；treeextraction；region—growlng；gradientthresholdvalue摘要：机栽激光扫描(LiDAR)可以快速获取地球数字表面模型。提出一种适合复杂城市环境的机载激光扫描数据提取树木的算法：首先对DDAR数据滤波生成DTM，提取地物点；然后对地物点进行区域增长运算，使用面积阚值滤出大的区域；再计算出LJDAR数据点的梯度值，根据梯度阈值分离出树木

7、点；最后结合梯度阈值分割和区域增长分割的结果实现树木点的最终提取。实验结果表明，使用新算法在城区环境中能从LiDAR数据中较好地提取出树木，城区树木提取率达到85．4％，提取正确率为86．1％。关键词：LiDAR；树木提取；区域增长；梯度阈值分割中图分类号：P237文献标识码：A在数字城市中，可视化是其中一项重要的研究内容，因此城市表面信息的提取显得十分重要。树木作为城市表面信息的一部分，在可视化中不可忽视，利用I．iDAR点云数据提取树木是直接可靠的方法。目前LiDAR点云数据的城市地表信息提取研究大多集中在建筑物上，对城区树木信息提取

8、的研究jE常稀少，树木提取研究义大部分集中在森林地区。芬兰学者JuhaHyyppfi从激光扫描数据中建立3维树高模型。然后采用分割原理从3维树高模型中自动提取出树冠uJ。加拿大学者MarekB