基于自适应切片算法的树冠体积计算（Matlab实现）

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布
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本文介绍了如何使用Matlab实现基于自适应切片算法的树冠体积计算。通过导入点云数据，进行预处理，计算切片面积，累加并乘以高度步长得到树冠体积，最后在Matlab环境中显示结果。计算过程需要Matlab的计算机视觉工具箱支持。

基于自适应切片算法的树冠体积计算（Matlab实现）

树冠体积计算是植物学研究中的一个重要任务，它可以帮助我们了解树木的生长和发展情况。本文将介绍如何使用Matlab实现基于自适应切片算法的树冠体积计算。

自适应切片算法是一种常用的树冠体积计算方法，它基于对树冠的三维点云数据进行切片，并通过对每个切片面积的累加来计算树冠体积。以下是使用Matlab实现该算法的代码：

% 步骤1：导入点云数据
pointCloud = pcread('point_cloud.ply');

% 步骤2：预处理点云数据
pointCloud = pcdenoise(pointCloud)
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基于自适应切片算法的树冠体积计算 Matlab 实现
HackCyberX的博客
08-07 158
因此，研究树木的结构特征以及对树木进行精细的测量和分析具有十分重要的意义。本文将介绍一种基于自适应切片算法的树冠体积计算方法，并使用 Matlab 进行实现和演示。本文介绍了一种基于自适应切片算法的树冠体积计算方法，并使用 Matlab 进行实现。本文所介绍的自适应切片算法主要通过对树冠进行等间距或自适应切片，获取切片面积，再通过积分求解标准球体表面积，将切片面积光度学转换为实际面积从而得到树冠体积的方法。求解标准球体表面积，将切片面积光度学转换为实际面积，得到每个切片的实际面积。
树冠自适应切片算法 Matlab
DevPhantom的博客
09-14 204
该算法可以根据树冠的形状和密度，自动切割树冠点云数据，并生成树冠的切片。通过该算法，我们可以有效地将树冠点云数据切割成多个切片，并对树冠的形状和结构进行分析和可视化。数据预处理：在进行切片之前，我们需要对点云数据进行一些预处理。树冠切片：接下来，我们使用自适应切片算法将树冠点云数据切割成多个切片。算法的核心思想是根据点云的密度和形状，自动确定切片的位置。加载树冠点云数据：首先，我们需要将树冠的点云数据加载到 Matlab 中。切片可视化：最后，我们可以使用 Matlab 的图形库将生成的切片可视化。
树冠自适应切片算法及其 MATLAB 实现
techDM的博客
08-07 315
本文介绍了树冠自适应切片算法的原理和 MATLAB 实现方式，并给出了相应的源代码。树冠自适应切片算法是一种基于区域生长的树冠分割方法。该算法通过不断地按照树冠轮廓边缘进行切割，直到所有的树冠被完全切割出来。（2）对于每一个生长的区域，计算该区域与周围区域的相似性，选择相似性最大的区域进行生长，并将两个相邻区域进行融合。（1）以树干为起点，从下往上进行区域生长，找到一个可生长的区域，将其作为树冠的初始区域。（5）根据标记的像素点的坐标，计算出每个树冠的轮廓，并将其提取出来。树冠自适应切片算法原理。
【微实验】滚动球算法：从科研痛点到 MATLAB 实现，一文搞定图像背景去除
Harrytutu_ZuiYue的博客
08-30 2406
科研图像背景去除：滚动球算法原理与MATLAB实现 摘要：针对科研图像中背景不均匀问题（如显微镜图像的明暗渐变、电泳凝胶图的染色不均），滚动球算法通过模拟球体在图像表面滚动来提取背景，有效分离前景目标。其核心是将灰度值视为地形高度，通过球心轨迹拟合背景曲面，适用于细胞计数、条带分析等场景。MATLAB实现展示了不同半径参数的效果：小半径（5像素）保留精细结构，中半径（15像素）适合多数科研图像，大半径（30像素）适用于大目标检测。该算法在生物医学、材料科学及遥感领域有广泛应用，如去除荧光背景、表面反光或地形
改进alpha shape算法求取点云切片面积
dayuhaitang1的博客
04-06 2063
文章目录一、简介二、算法实现2.1算法步骤2.2代码实现三、实现效果参考文献 一、简介 这篇文章借鉴了生长算法对alpha shape算法进行了改进，感觉挺有意思的，就实现一下。 二、算法实现 2.1算法步骤 2.2代码实现 三、实现效果 参考文献 [1]基于改进wshape算法的三维点云树冠体积计算方法 ...
点云杂记 文章目录汇总（持续更新...）
dayuhaitang1的博客
04-29 4675
文章目录一、点云聚类二、点云滤波三、点云配准四、点云分割五、点云IO篇五、点云几何图形六、点云特征描述子五、林业应用八、电力应用九、深度图像其他 一、点云聚类 点云K-Means聚类算法 点云DBSCAN聚类算法 MATLAB 欧式聚类 点云聚类汇总（MATLAB） 一种改进的kmeans聚类方法 二、点云滤波 点云滤波处理(使用CloudCompare软件) 基于数学形态学的点云滤波 基于坡度理论的点云滤波方法 https://blog.youkuaiyun.com/dayuhaitang1/article/d
点云数据处理文章目录汇总
dayuhaitang1的博客
09-04 1960
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点云从入门到精通技术详解100篇-基于三维点云的棉花冠层三维重构
getusushu的博客
08-19 118
息，关于如何快速、高效、无损的获取农作物信息，一直是众多研究者希望达到的研究目。速的获取物体本身的细节特征，扫描技术实现了从单一的点向高密度的大量点云数据的转。点，因此在重构模型的精度上一般首要做的是对点云数据的去噪及精简，扫描的点云数据。棉花在苗期的生长状态将。时，并且在测量的过程中会掺杂着人的主观想法，从而产生测量误差，如何实现作物表型。验，研究棉花冠层的三维重构，为其他作物的研究提供一种参考方式，同时监测棉花植株。响，产生大量的杂乱无序的噪声点，如何去除离群的噪声点显得尤其的重要，也为几何模。
【今日CV 计算机视觉论文速览 第144期】Wed, 17 Jul 2019
TomRen
07-21 6841
第144期 视觉论文速览 --残差金字塔深度估计 --通道，空间特征提升模块 --感知评价 --动作数据集Kinetics-700 --细粒度食物数据集Foodx-251 --场景文字合成渲染
基于自适应切片算法树冠体积计算
dayuhaitang1的博客
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3.仿真效果：仿真效果可以参考博客同名文章《基于自适应LCMV算法的波束形成matlab仿真》 4.内容：基于自适应LCMV算法的波束形成matlab仿真。自适应线性约束最小方差（Adaptive Linearly Constrained Minimum ...
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一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
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本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
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摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
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两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
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红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
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力扣每日一题：统计梯形的数目
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12-03 117
同时，由于这里只是统计有平行边的四边形，会出现平行四边形，因为两对边都是平行边，因此被统计了两次。对于平行四边形，要判断，就是通过两个对角线的中点是相同的。因此，只要对角线的中点是相同的，然后找所有不同k的边，就可以顺利统计出平行四边形的个数。此处，首先要先统计所谓平行的边，判断依据就是斜率相同且截距不同，因此，要统计平行的边组成的梯形的个数，就是找k相同，b不同的。因此，要用一个哈希表，外层存k，内存存b，这样才能实现遍历的时候正确统计平行边个数。个点在笛卡尔平面上的坐标。给你一个二维整数数组。
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