基于激光点云数据植物器官多维特征分割方法.pdf

ISSN 1004—9037．CODEN SCYCE4 http：／／sjej．1luaa．edu．cn JournalofDataAcquisitionandProcessingVo1．30，No．5，Sep．2015。PP．1054— 1061 E-mail：sjeji@nuaa．edu．cn DOI：10．16337／j．1004—9037．2015．05．016 Tel／Fax：+86—025 ◎2015byJournalofDataAcquisitionandProcessing 基于激光点云数据的植物器官多维特征分割方法 喻壶慎 云 挺 杨绪兵 (南京林业大学信息科学技术学院，南京，210037) 摘 要：地面三维激光点云数据的植物器官分割，是林业信息化测量中的基础性工作之一。本文在点 云数据颜色相近 、结构复杂的情况下，首先提 出了一种新的局部切平面分布特征 ，并构造 了融合原始扫 描数据 、散点空间分布特征、法向分布特征的多维融合特征 ，能够更为有效地表征不同类别的植物器官。 其次在分类器选择上 ，采用标准 SVM，PSVM，GEPSVM 三种分类器作为对 比，后续使用 图割理论进行 再分类，加强分类效果。根据多种比较实验表 明，本文提出的多特征融合分割方法能有效对植物器官的 点云数据进行分类 ，其识别率可达到 98 以上 。 关键词：点云；植物器官；数据分割；多维特征；支持向量机 中图分类号 ：TP391．4；TP79 文献标志码 ：A M ulti—DimensionFeatureSegmentationM ethodofFoliageOrgansBased onLaserPoint C!loudData YuYaoshen，YunTing，YangXubing (CollegeofInformationScienceandTechnology。NanjingForestryUniversity，Nanjing，210037，China) Abstract：Thesegmentationoffoliageorgansfrom 3Dpointcloudsisanelementalworkofforestryinfor— matizationmeasurement．However，thefoliagepointclouddatahasasim ilarcolor，andthepointcon— structioniscomplexwhichcannotbeexpressedeasily．Therefore，anovelfeaturecalledlocaltangent planedistributionisproposed，andfusedwithoriginaldata，scatterspatialdistributionandnormaldistri— butiontoconstructamulti—dim ensionfeature，whichcancharacterizedifferentfoliageorgansmoreeffec— tively．Thenthreekindsofclassifiers，includingstandardSVM ，PSVM ，GEPSVM ，areusedasacom— parison．Andthenthegraphcutisalsoutilizedforare—classificationatsubsequentprocessingtoimprove theclassification performance．A varietyofcomparativeexperim entalresultsshow thattheproposed mutli-dimensionfeaturesegmentationmethodcaneffectivelyclassifythefoliageorgansfrom pointcloud data．Therecognitionratecanreach98％． Keywords：pointclouds；foliageorgans；datasegmentation；multi—dimensionsfeature；supportvector machine 引 三维激光扫描是一种先进的自动化高精度立体扫描技术，亦称之为实景复制技术。该技术 已在林 基金项 目：国家 自然科学基