專利名稱：一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自適應(yīng)構(gòu)建三維樹木骨架的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自適應(yīng)構(gòu)建三維樹木骨架的方法，屬于空間信息技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
植物生長的研究涉及到眾多的科學(xué)研究領(lǐng)域，如植被遙感、生態(tài)等。地面激光雷達(dá)能夠快速、精確的獲取植被三維點(diǎn)云信息，從點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以提取樹木上的點(diǎn)集，利用該點(diǎn)集能夠重建物體的表面結(jié)構(gòu)。但是樹木的幾何結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，尤其樹木較多時(shí)，樹木間相互遮擋，造成激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)部分缺失。如何從地面激光點(diǎn)云甚至數(shù)據(jù)缺失的激光點(diǎn)云中重建樹木的幾何結(jié)構(gòu)信息是空間信息技術(shù)領(lǐng)域亟待需要解決的問題之一。 本發(fā)明的目的是在單一方向地面激光雷達(dá)掃描的情況下，采用物體表面點(diǎn)受力平衡的假設(shè)建立優(yōu)化方程，讓點(diǎn)云能夠自動(dòng)的填充被遮擋的部分，并且遠(yuǎn)離一些可能錯(cuò)誤相交的部分，并且用距離最小生成樹(DMst)構(gòu)建的樹型結(jié)構(gòu)，既反映局部的點(diǎn)密度又兼顧點(diǎn)到根部的距離。目前基于點(diǎn)云對樹三維骨架建模方面，常用的有基于啟發(fā)式方法，該方法用單方向的激光點(diǎn)云重建樹的主要樹枝，在構(gòu)建初始的樹以后，用福射傳輸模型對樹被遮蔽的地方進(jìn)行模擬，結(jié)合L系統(tǒng)來填充這些地方，但該方法建模效率較低，并且難以處理點(diǎn)云缺失的情況。也有學(xué)者采用八叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過設(shè)置假設(shè)，去除那些不符合假設(shè)的邊，最后獲得樹形結(jié)構(gòu)。但樹結(jié)構(gòu)復(fù)雜和相互遮擋，并且激光點(diǎn)云往往存有噪聲，不能剛性的設(shè)置條件來獲取樹的結(jié)構(gòu)，而是盡可能用可變形的方法來對樹進(jìn)行建模。本發(fā)明采用單方向的激光點(diǎn)云來構(gòu)建樹的三維結(jié)構(gòu)，主要特色體現(xiàn)在針對樹的相互遮擋等原因造成點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失，甚至缺失比較嚴(yán)重的情況，基于物體表面連續(xù)且粒子在物體表面是受力平衡的思想，提出了優(yōu)化方法，構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)，可以較好的表達(dá)點(diǎn)云在樹表面的特征，實(shí)現(xiàn)樹木三維骨架的建模，而以往樹建模方法幾乎沒有涉及過數(shù)據(jù)有較大缺失的情況。

發(fā)明內(nèi)容
I、目的本發(fā)明的目的是從地面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中自動(dòng)重建三維樹木骨架。由于樹木幾何形態(tài)比較復(fù)雜，待處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往不完整或存有噪聲，本發(fā)明在單一方向的地面激光雷達(dá)掃描的情況下，采用物體表面點(diǎn)受力平衡的假設(shè)建立優(yōu)化方程，自動(dòng)填充缺失的區(qū)域，用距離最小生成樹構(gòu)建三維樹骨架結(jié)構(gòu)。本發(fā)明在植被遙感、生態(tài)等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價(jià)值。2、技術(shù)方案本發(fā)明一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自適應(yīng)構(gòu)建三維樹木骨架的方法，具體步驟如下(如圖I):步驟一初步建立樹木三維幾何結(jié)構(gòu)
對于包含多棵樹的地面激光點(diǎn)云，需要先識別樹的株數(shù)及其對應(yīng)的底部。獲取一定高度層的點(diǎn)，然后聚類提取單棵樹的點(diǎn)云集合。計(jì)算每棵樹點(diǎn)云集合的中點(diǎn)，作為該樹的底點(diǎn)。對于復(fù)雜的區(qū)域需要交互式指定底部來確定樹的棵數(shù)和底點(diǎn)。在樹木點(diǎn)云中,利用k-Nearest Neighbor (KNN)算法計(jì)算每個(gè)點(diǎn)最鄰近的n個(gè)點(diǎn)，一般的，n = 50 ;設(shè)其中兩點(diǎn)分別為i點(diǎn)和j點(diǎn)，KNN算法計(jì)算出的最鄰近點(diǎn)i的最相鄰點(diǎn)包含j，而j的最鄰近不包括i，所以讓i的最相鄰點(diǎn)包含j，且點(diǎn)的相鄰點(diǎn)包含i，點(diǎn)與點(diǎn)連線形成邊的長度作為該邊的權(quán)重，以此構(gòu)建一個(gè)無向圖，通過該無向圖構(gòu)建最小生成樹(MST)。用Dijkstra算法計(jì)算每個(gè)底點(diǎn)到MST各點(diǎn)的最短距離,把每個(gè)點(diǎn)歸屬到離所對應(yīng)底點(diǎn)最近的樹上去。這樣就獲得了一株樹的點(diǎn)云以及其連接方式。步驟二 構(gòu)建距離最小生成樹從樹木點(diǎn)云中用Di jkstra算法獲得樹的三維結(jié)構(gòu)缺乏相鄰點(diǎn)的信息，而MST也不能很好描述樹的伸展形狀。樹枝通常是向上生長的，小范圍內(nèi)樹干的分布應(yīng)該是相對光滑的，樹上的點(diǎn)被認(rèn)為是以離根節(jié)點(diǎn)最近的方式連接，并且越相臨的點(diǎn)在同一樹枝上的可能性越大。本發(fā)明提出距離最小生成樹方法(DMst)來構(gòu)建子樹。DMst的方法流程如下(I)對單株樹的點(diǎn)云構(gòu)建無向圖，其中頂點(diǎn)集合為V。設(shè)每個(gè)頂點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離Ddij,每個(gè)頂點(diǎn)到當(dāng)前DMst (此時(shí),DMst為空)的最小距離為Dmst,每個(gè)頂點(diǎn)指向?yàn)镻,每個(gè)頂點(diǎn)的MST指向?yàn)镻mst,每個(gè)頂點(diǎn)Dijkstra樹的指向?yàn)镻dij ；(2)把底點(diǎn)做為DMst的根節(jié)點(diǎn)，初始化V，除底點(diǎn)以外的所有頂點(diǎn)放入V中，計(jì)算所有點(diǎn)的Ddu和Dmst，把根節(jié)點(diǎn)相鄰點(diǎn)的P、Pdij和Pmst指向根節(jié)點(diǎn)。(3)在V中，選取Dmst+Ddij之和最小的點(diǎn)，把該點(diǎn)從V中移出。(4)更新Pnist和Dnist，設(shè)點(diǎn)i、j之間的距離為Clij，如果Dnist [ i ] > Cli」，那么Pnist指向 j，Dmst [i] = (Iij,更新 Pdij 和 Ddij ;如果 Ddij[i] > DdijOdij,那么 Pmst 指向 j，Ddij [i]=Ddij[j]+Clij ;當(dāng) Dmst [i] +(Dmst [i]+Ddij[j]) < = Ddij[i]-Ddij[k]+Ddij[i]時(shí)，P[i]指向距樹最小的位置j，否則，P[i]指向距根節(jié)點(diǎn)距離最小的位置。(5)重復(fù)步驟⑶和(4)，直到V中沒有點(diǎn)為止，通過P獲取所有點(diǎn)的組織結(jié)構(gòu)，完成DMst構(gòu)建。構(gòu)建DMst時(shí)，用Dmst[i]+wXDdij[i]代替Dmst+Ddij控制入選的點(diǎn)。更新時(shí)，因?yàn)樵贒Mst中每次獲取i點(diǎn)和j點(diǎn)的公共前向，計(jì)算復(fù)雜度大，而用Dmst[i] +(Dmst[i]+Ddij[j])-Ddij[k] <= wX (Ddij[i]-Ddij[k]+Ddij[i]-Ddij[k])作為判定條件，可以獲得較好效果。DMst獲得的樹形結(jié)構(gòu)中，大量的樹節(jié)點(diǎn)點(diǎn)只有少量的子節(jié)點(diǎn)，去除那些只有少量子節(jié)點(diǎn)的樹節(jié)點(diǎn)，剩下的點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)近似的樹骨架。設(shè)置每個(gè)點(diǎn)的權(quán)值Ci,對沒有子節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)來說，Ci = 0. I，對有子節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)，Ci =+dy)( 1 )式⑴中，Q是i點(diǎn)相鄰子節(jié)點(diǎn)的集合，j點(diǎn)是i點(diǎn)相鄰的子節(jié)點(diǎn)，(Iij是i點(diǎn)和j點(diǎn)之間的距離。設(shè)閾值為S，剔除Ci < 6的點(diǎn)而保留Ci > 6的點(diǎn)。保留的點(diǎn)構(gòu)成了樹的近似骨架，并且骨架點(diǎn)是樹的表面點(diǎn)，骨架節(jié)點(diǎn)之間的方向很好反映了樹枝的伸展方向。DMst構(gòu)成樹的連接方式具有方向性，因?yàn)榭紤]了每個(gè)點(diǎn)到根部的距離，形成樹枝的方向主要是向上的，符合樹的生長特征，這也為缺失點(diǎn)云區(qū)域的修補(bǔ)提供了幫助。步驟三優(yōu)化樹骨架結(jié)構(gòu)一般的，樹的表面是連續(xù)的，樹枝的變化是平滑的，不會(huì)出現(xiàn)粗枝瞬間變細(xì)枝或者細(xì)枝瞬間變成粗枝的情況，所以用如下假設(shè)來描述樹的表面地面激光雷達(dá)掃描儀掃描樹木表面形成點(diǎn)云的過程可看作連續(xù)表面離散化的過程，點(diǎn)云類似于粒子，它們之間有相互的斥力，所在位置對其本身有一定的束縛作用，這些粒子所構(gòu)成的表面處于受力平衡的狀態(tài)，因此有點(diǎn)云缺失的樹木區(qū)域，本應(yīng)該存在的表面點(diǎn)沒有了，整個(gè)表面的受カ平衡狀態(tài)就破壞了，粒子會(huì)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，最后會(huì)獲得ー個(gè)新的受カ平衡狀態(tài)，而這個(gè)平衡狀態(tài)就是修復(fù)了缺失的狀態(tài)。(I)提取枝干主方向因?yàn)辄c(diǎn)密集分布在樹的表面，相鄰點(diǎn)之間的方向并不能代表樹枝的伸展方向，所以點(diǎn)與點(diǎn)之間的方向不能代表表面上姆ー個(gè)點(diǎn)受カ方向，用主方向來反映樹枝的伸展方向。為了獲得主方向，對去除Ci < δ點(diǎn)的點(diǎn)云進(jìn)行重采樣。將Ci> δ且所有后向點(diǎn)的Ci< δ的點(diǎn)作為末端點(diǎn),如果ー個(gè)點(diǎn)有兩個(gè)或兩個(gè)以上后向點(diǎn)Ci > δ，這個(gè)點(diǎn)是樹的分叉點(diǎn)。在所有采樣點(diǎn)構(gòu)成的樹骨架上，每隔距離d再采ー個(gè)點(diǎn)，d是點(diǎn)與點(diǎn)之間樹干上的距離而不是直線距離，把這些點(diǎn)按DMst的結(jié)構(gòu)連接起來，d = O. 2。設(shè)相鄰兩點(diǎn)為i，j，離根節(jié)點(diǎn)近的點(diǎn)設(shè)為i，另一點(diǎn)設(shè)為j，由i指向j的方向作為這兩點(diǎn)之間的方向，該方向作為i點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)的主方向；取末枝點(diǎn)的前向節(jié)點(diǎn)到末枝點(diǎn)的方向作為末枝點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)的主方向。(2)優(yōu)化點(diǎn)云缺失的樹木對于完整點(diǎn)云集合來說，其中每個(gè)點(diǎn)處于受力平衡狀態(tài)，所以一個(gè)點(diǎn)所連接的所有點(diǎn)對該點(diǎn)的合力在主方向上的投影Fr與其所在位置對該點(diǎn)的束縛カFs之和F = Fr+Fs,作為該點(diǎn)所受的外力，顯然F = O時(shí),該點(diǎn)處于平衡狀態(tài)。類似于同性電荷之間的力，點(diǎn)之間的斥力與其距離成反比，通過公式(2)計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的電荷量qi;
權(quán)利要求
1.一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自適應(yīng)構(gòu)建三維樹木骨架的方法，步驟包括 步驟一初步建立樹木三維幾何結(jié)構(gòu) 對于包含多棵樹的地面激光點(diǎn)云，需要先識別樹的株數(shù)及其對應(yīng)的底部，獲取一定高度層的點(diǎn)，然后聚類提取單棵樹的點(diǎn)云集合，計(jì)算每棵樹點(diǎn)云集合的中點(diǎn)，作為該樹的底點(diǎn)，對于復(fù)雜的區(qū)域需要交互式指定底部來確定樹的棵數(shù)和底點(diǎn)。
在樹木點(diǎn)云中，利用k-Nearest Neighbor (KNN)算法計(jì)算每個(gè)點(diǎn)最鄰近的n個(gè)點(diǎn)，以此構(gòu)建一個(gè)無向圖，通過該無向圖構(gòu)建最小生成樹(MST),用Di jkstra算法計(jì)算每個(gè)底點(diǎn)到MST各點(diǎn)的最短距離，把每個(gè)點(diǎn)歸屬到離所對應(yīng)底點(diǎn)最近的樹上去。
步驟二 構(gòu)建距離最小生成樹 從樹木點(diǎn)云中用Dijkstra算法獲得樹的三維結(jié)構(gòu)缺乏相鄰點(diǎn)的信息，而MST也不能很好描述樹的伸展形狀；樹枝通常是向上生長的，小范圍內(nèi)樹干的分布應(yīng)該是相對光滑的，樹上的點(diǎn)被認(rèn)為是以離根節(jié)點(diǎn)最近的方式連接，并且越相臨的點(diǎn)在同一樹枝上的可能性越大，本發(fā)明提出距離最小生成樹方法(DMst)來構(gòu)建子樹，DMst的方法流程如下 (1)對單株樹的點(diǎn)云構(gòu)建無向圖，其中頂點(diǎn)集合為V，設(shè)每個(gè)頂點(diǎn)到根節(jié)點(diǎn)的距離Ddij,每個(gè)頂點(diǎn)到當(dāng)前DMst的最小距離為Dmst,每個(gè)頂點(diǎn)指向?yàn)镻,每個(gè)頂點(diǎn)的MST指向?yàn)镻mst,每個(gè)頂點(diǎn)Dijkstra樹的指向?yàn)镻dij ； (2)把底點(diǎn)做為DMst的根節(jié)點(diǎn)，初始化V，除底點(diǎn)以外的所有頂點(diǎn)放入V中，計(jì)算所有點(diǎn)的Ddu和Dmst，把根節(jié)點(diǎn)相鄰點(diǎn)的P、Pdij和Pmst指向根節(jié)點(diǎn)。
(3)在V中，選取Dmst+Ddij之和最小的點(diǎn)，把這個(gè)點(diǎn)從V中移出。
(4)更新Pmst和Dmst,設(shè)點(diǎn)i、j之間的距離為Clij,如果Dmst[i] > Clij,那么Pmst指向J，Dnist [i] = (Iij,更新 Pdij 和 Ddij ；如果 D⑴[i] > Ddij [ j] +dir 那么 Pnist 指向 j，Ddij [i]=Ddij[j]+Clij ;當(dāng) Dmst [i] +(Dmst [i]+Ddij[j]) < = Ddij[i]-Ddij[k]+Ddij[i]時(shí)，P[i]指向距樹最小的位置j，否則，P[i]指向距根節(jié)點(diǎn)距離最小的位置。
(5)重復(fù)步驟(3)和(4)，直到V中沒有點(diǎn)為止，通過P獲取所有點(diǎn)的組織結(jié)構(gòu)，完成DMst構(gòu)建。
構(gòu)建DMst時(shí)，用Dmst[i]+wXDdij[i]代替Dmst+Ddij控制入選的點(diǎn)，更新時(shí)，用Dmst[i] + (Dmst[i]+Ddij[j])-Ddij[k] <= wX (Ddij[i]-Ddij[k]+Ddij[i]-Ddij[k])作為判定條件。
DMst獲得的樹形結(jié)構(gòu)中，去除那些只有少量子節(jié)點(diǎn)的樹節(jié)點(diǎn)，剩下的點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)近似的樹骨架，設(shè)置每個(gè)點(diǎn)的權(quán)值Ci,對沒有子節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)來說，Ci = 0. 1，對有子節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)，
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)自適應(yīng)構(gòu)建三維樹木骨架的方法?；贒ijkstra算法和最小生成樹，提出了距離最小生成樹方法(DMst)重構(gòu)樹木點(diǎn)云間的幾何拓?fù)潢P(guān)系，獲得近似樹三維骨架，利用該骨架計(jì)算其上每點(diǎn)的主方向，采用物體表面點(diǎn)受力平衡的假設(shè)建立優(yōu)化函數(shù)，以此修補(bǔ)缺失的樹木點(diǎn)云信息，用DMst構(gòu)建完整的樹骨架結(jié)構(gòu)，基于樹異向生長特性模型計(jì)算樹干的半徑，實(shí)現(xiàn)樹骨架的三維重建。本發(fā)明能很好的處理缺失點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在大量點(diǎn)云缺失的情況下，仍能精確重建樹的骨架結(jié)構(gòu)。本發(fā)明具有很好的魯棒性和數(shù)據(jù)自適應(yīng)性。
文檔編號G06T17/00GK102682475SQ20121014390
公開日2012年9月19日 申請日期2012年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月11日
發(fā)明者張立強(qiáng), 王臻, 陳棟 申請人:北京師范大學(xué)