本发明专利技术公开了一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法及装置，通过结合多种树木分割方法和分割结果检测优化，结合二维数字正射影像图和三维激光雷达点云数据的处理过程，集成了树木信息提取中各种算法的优势，考虑了二维影像可见光波段信息和太阳阴影对树木信息提取的影响因素，适用于植被密集区域，且综合提高了树木信息提取和图像处理的及时性和准确性，且准确率高，速度快，实时性好，能快速准确的完成电网通道树木信息提取。准确的完成电网通道树木信息提取。准确的完成电网通道树木信息提取。
【技术实现步骤摘要】
一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法及装置
[0001]本专利技术涉及图像信息提取以及三维空间点云数据处理的
，尤其是指一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法及装置。
技术介绍
[0002]树木的分布与生长情况是影响输配电线路安全运行的重要原因，对树木进行信息提取是电网通道内树木管理维护的基础。随着激光雷达测量技术与遥感技术的发展，电网通道内植被信息可被精确地还原。这些精确的植被信息可用于获取树木的数量、坐标及其生长情况，包括树高、胸径等属性。针对树木信息提取，现有技术基本为基于单一数据源、单一算法的分割技术，包括基于数字表面模型与数字高程模型的CHM分割、基于点云的PCS分割、基于点云的层堆叠算法等。但是，现有的树木信息提取方法存在一些问题：不完全适用于电网通道。相对于普通植被区域，电网通道区域的数据存在其特殊性：区域内均覆盖有杆塔和导线等电网资产，电网资产的存在是树木信息提取的阻碍。现有技术并未针对电网通道的情况对电网资产进行分类和移除，导致分割结果出现系统性的异常。另一方面，南方植被密集区域准确率低。与中国北方相比，中国南方的植被更茂密、间距更小，因此树木信息提取的难度更大。现有研究基本以北方稀疏植被林作为研究区域，同样的技术运用于南方植被密集区域，准确率与效率会大大降低。另外，现有技术缺少对二维影像RGB颜色与树木阴影的考虑。在现有的遥感与激光雷达扫描技术下，对植被信息的还原通常可以基于两种数据实现，分别为二维数字正射影像图与三维激光雷达点云。二维数字正射影像图含RGB可见光波段信息与太阳阴影，也能够为树木信息提取提供判断的依据。现阶段的树木信息提取技术主要基于三维激光雷达点云实现，较少考虑二维正射影像图的信息，限制了成果准确率与分析效率。
技术实现思路
[0003]针对上述
技术介绍
中的问题，提供了一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，可快速精确的结合多重单木分割算法提取植被茂密的电网通道区域内的树木信息。
[0004]本专利技术所述的一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，包括：
[0005]S1获取待处理电网通道区域的二维数字正射影像图和三维激光雷达点云数据；
[0006]S2对所述二维数字正射影像图进行矢量化，判断像素是否位于植被区域，并移除非植被区域的像素数据；
[0007]S3对所述三维激光雷达点云数据进行点云分类，移除非植被点云数据，并由植被点云数据生成只包含植被表面高度的数字表面模型、由地面点云生成数字高程模型；
[0008]S4对所述数字表面模型和所述数字高程模型进行栅格计算，获取树木冠层高度模型，再用植被矢量化成果进行置平处理，得到最终的冠层高度模型；
[0009]S5载入所述冠层高度模型，对所述冠层高度模型进行CHM分割，对CHM分割结果进行种子点提取，再基于种子点提取结果对植被点云进行PCS分割，对PCS分割结果进行点距
离分析检查和点密度分析检查后获得单木代表点；
[0010]S6将所述单木代表点叠加在所述二维数字正射影像图上，删除无法与二维数字正射影像图重合的单木代表点，获得电网通道区域的树木信息提取结果。
[0011]本专利技术通过结合二维数字正射影像图和三维激光雷达点云数据的处理过程，结合多种树木分割方法和分割结果检测优化，集成了树木信息提取中各种算法的优势，考虑了二维影像可见光波段信息和太阳阴影对树木信息提取的影响因素，适用于植被密集区域，且综合提高了树木信息提取和图像处理的及时性和准确性。
[0012]所述CHM(Canopy Height Model)分割是对冠层高度模型进行区域分割，对CHM影像数据进行区域划分，生成单木多边形，分割出单棵树木所占的空间位置。
[0013]所述PCS(Point Cloud Segmentation)分割是将原始3D点云分组为非重叠区域。包括基于边缘的、基于区域生长的、基于模型拟合的和基于聚类的四种方法。其中，基于区域生长的PCS分割指将两个点或两个区域单元之间的特征相结合，以测量像素(2D)、点(3D)或体素(3D)之间的相似性，并将它们合并在一起。
[0014]具体地，所述三维激光雷达点云数据的分类类别包括植被、地面点、建筑物、杆塔、导线和地线；所述数字表面模型是地物表面的模拟，包括植被表面和建筑物表面；所述数字高程模型是地形表面的模拟；所述栅格计算是将所述数字表面模型中减去数字高程模型，获得冠层高度模型。
[0015]进一步地，所述CHM分割是通过分割植被区域的冠层高度模型获得单棵树木所占的空间位置，生成单木多边形，移除面积小于0.1平方米的多边形，再对单木多边形提取几何中心点，移除几何中心点距离小于0.3米的多边形，获得CHM分割结果。
[0016]进一步地，对CHM分割结果进行种子点提取的步骤包括：基于CHM分割结果，通过区域统计算法计算每个单木多边形内树木的冠层高度最大值和所处坐标，当同一单木多边形中包括多个相等的冠层高度最大值时，根据所处坐标和二维数字正射影像图判断是否属于同一树木，若属于同一树木，则仅保留一个冠层高度最大值并移除其他相等的冠层高度最大值，若不属于同一树木，则不做移除。
[0017]进一步地，基于种子点提取结果对植被点云进行PCS分割的步骤包括：基于种子点提取结果，通过点云分割算法对所述植被点云数据进行单木分割，根据分割出的单木激光雷达点云数据统计树木坐标、树木高度、树冠直径、树冠面积和树冠体积，并记录在单木代表点的属性信息中。
[0018]进一步地，对PCS分割结果进行点距离分析和点密度分析获得单木代表点的步骤包括：基于种子点的PCS分割结果对所述单木代表点进行点距离分析，计算每个单木代表点间的距离，若单木间距小于定义的树冠直径，则根据二维数字正射影像图移除该单木代表点或在该单木多边形中手动调整单木代表点使单木间距大于所述树冠直径，再重复计算单木间距和手动调整直至所有单木间距都大于单木代表点上定义的树冠直径为止；再根据密度分析算法检查欠分割情况，在单木代表点低密度区域手动补充单木代表点。
[0019]进一步地，将所述单木代表点叠加在所述二维数字正射影像图上，删除无法与二维数字正射影像图重合的单木代表点，其步骤包括：将所述单木代表点与所述二维正射影像图进行叠加分析，结合所述二维正射影像图中的RGB颜色、纹理和阴影信息检查所述单木代表点是否位于二维正射影像图中树木的最高点，若存在位置不正确的情况，则进行调整，
直到所有单木代表点均位于正确位置上，完成树木信息提取。
[0020]本专利技术还提供一种基于高精度点云与影像的树木信息提取装置，包括：
[0021]用于获取待处理电网通道区域的二维数字正射影像图和三维激光雷达点云数据的装置；
[0022]用于对所述二维数字正射影像图进行矢量化，判断像素是否位于植被区域，并移除非植被区域的像素数据的装置；
[0023]用于对所述三维激光雷达点云数据进行点云分类，移除非植被点云数据，并由植被点云数据生成只包含植本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，包括：获取待处理电网通道区域的二维数字正射影像图和三维激光雷达点云数据；对所述二维数字正射影像图植被区域进行矢量化，判断正射影像图像素是否位于植被区域，并移除非植被区域的像素数据；对所述三维激光雷达点云数据进行点云分类，移除非植被点云数据，并由植被点云数据生成数字表面模型、由地面点云数据生成数字高程模型；对数字表面模型和数字高程模型进行栅格计算，获取树木冠层高度模型，再用植被矢量化成果进行置平处理，得到最终的冠层高度模型；载入所述冠层高度模型，对所述冠层高度模型进行CHM(Canopy Height Model)分割，对CHM分割结果进行种子点提取，再基于种子点提取结果对植被点云进行PCS(Point Cloud Segmentation)分割，对PCS分割结果进行点距离分析检查和点密度分析检查后获得单木代表点；将所述单木代表点叠加在所述二维数字正射影像图上，删除无法与二维数字正射影像图重合的单木代表点，获得电网通道区域的树木信息提取结果。2.根据权利要求1所述的一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，其特征在于：所述三维激光雷达点云数据的分类类别包括植被、地面点、建筑物、杆塔、导线和地线；所述数字表面模型是地物表面的模拟，仅包括植被表面，是去除了建筑物、输电线路杆塔、导线与地线设施的地物表面模型；所述数字高程模型是地形表面的模拟；所述栅格计算是将所述数字表面模型中减去数字高程模型，获得冠层高度模型。3.根据权利要求1所述的一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，其特征在于：所述CHM分割是通过分割植被区域的冠层高度模型获得单棵树木所占的空间位置，生成单木多边形，移除面积小于0.1平方米的多边形，再对单木多边形提取几何中心点，合并几何中心点距离小于0.3米的多边形，获得CHM分割结果。4.根据权利要求3所述的一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，其特征在于，对CHM分割结果进行种子点提取的步骤包括：基于CHM分割结果，通过区域统计算法计算每个单木多边形内树木的冠层高度最大值和所处坐标，当同一单木多边形中包括多个相等的冠层高度最大值时，根据所处坐标和二维数字正射影像图判断是否属于同一树木，若属于同一树木，则仅保留一个冠层高度最大值并移除其他相等的冠层高度最大值，若不属于同一树木，则不做移除。5.根据权利要求1所述的一种基于高精度点云与影像的树木信息提取方法，其特征在于，基于种子点提取结果，对植被点云进行PCS分割的步骤包括：基于种子点提取结果，通过点云分割算法对所述植被点云数据进行单木分割，根据分割出的单木激光雷达点云数据统...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁韵诗，陈隽敏，薛菲，李行义，谢烨妍，赖惠婷，吴蔚，邓超怡，黄俊达，唐思瑶，蔡彬，雷新，许柔娜，罗娜，谢一鸣，欧阳杨，赵智尧，
申请(专利权)人：中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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