机载点云单木分割

最新推荐文章于 2025-06-20 13:55:06 发布
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分类专栏： 激光雷达（点云）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PengPengBlog/article/details/77071034

1. 先用CHM 分水岭方法取最高点

具体是：

 从上往下进行切片

 做像素图像

 每个切片的点云进行cluster 做多边形 

 利用射线的方法来判断多边形是否在哪个像素内，然后那个像素+1  哪个像素内多边形 count越多 就是最高点、

最后进行切片用最近点一层层的生长。

基于云比较和点云库（PCL）的单木枝叶分割方法
HackWhisper的博客
08-15 1018
该方法通过使用PCL库提供的功能，包括特征提取、分割算法和形态学操作等，可以实现对点云数据中的树木进行准确的分割。通过此方法，我们可以更好地理解和分析树木的形态、生长情况以及与周围环境的交互作用，为相关研究和应用提供了重要的基础。在点云处理领域，单木枝叶分离是一项重要的任务，它涉及将点云数据中的树木与其周围环境分离开来。本文介绍了一种基于云比较（CloudCompare）和点云库（PCL）的单木枝叶分离方法，通过分析点云的形状、密度和位置等特征，实现对树木的准确分割。这些特征可以帮助我们区分树木与背景。
CloudCompare&PCL一种单木枝叶分离的方法
dayuhaitang1的博客
05-11 3135
文章目录一、原理概述二、实现代码三、实现效果参考文献 一、原理概述 该方法的原理相对简单，但是确实有些效果，具体的思路就是通过利用邻域点集的协方差矩阵来判断每个点的类型，一般来讲，树干或树茎上点的领域点集呈现一种面状（圆柱面），而一些叶片点云则会呈现一种较为散乱的情况，因此可以通过这种信息初步完成对枝叶的分离工作，具体的操作可以详看代码。 二、实现代码 这里采用了CloudCompare的非插件式方式来实现该功能，可以参考之前的文章完成配置工作。如下添加相关源码： mainwindow.h v
帮我编写一段代码，使用PCL点云库完成森林点云的单木分割
weixin_42601134的博客
02-13 674
下面是一段使用PCL点云库完成森林点云单木分割的代码： ``` #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/segmentation/extract_clusters.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h...
3D点云--分割算法详解（Segmentation）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-20 776
3D点云分割是理解场景结构的关键任务，主要分为语义分割、实例分割和部件分割三类。传统方法包括基于区域生长的平面分割（适用于平面检测）和欧式聚类分割（用于物体级分割）。深度学习方法中，PointNet通过逐点特征提取实现语义分割，但缺乏局部上下文；PointNet++通过层次化采样改进局部特征；PointCNN则利用χ-Transform实现高效卷积。实例分割方面，3D-BoNet直接预测实例框和掩码，而PointRCNN采用两阶段方法。部件分割则可通过DGCNN的动态图卷积捕捉局部几何特征。这些方法在代码实
Segmentation_点云分割_点云单木分割_分水岭_分水岭分割_CHM单木分割
09-11
实现分水岭方法对机载激光点云数据进行单木分割cchm
PCL点云分割（1）
weixin_33948416的博客
03-21 403
点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。 案例分析 用一组点云数据做简单的平面的分割： planar_segmentation.cpp #include &lt;ios...
PCL—低层次视觉—点云分割（最小割算法）
weixin_33943347的博客
11-30 452
1.点云分割的精度 　　在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法。基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分割桌上的碗和...
点云分割
qq_36743440的博客
08-07 1360
http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html   http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5008258.html
机载点云单木分割方法和实现过程的概括介绍（论文赏析）
weixin_44329757的博客
08-14 5137
这里写目录标题主流方法图简单说明 主流方法图 简单说明 从数据组织方法上看，主要有两种，一种是基于CHM，一种是直接基于点云。 CHM实际上就是归一化的数字表面模型nDSM，实现方法为，建立二维规则格网，将点云投影到格网中，格网值为内部点云的最低点高程，格网中无点时，进行插值，即将邻近格网值赋予该无点格网，得到DEM，同理将最低点高程改为最高点高程得到DSM，二者做差即可得到CHM。 a\ 分水岭方法在opencv库以及matlab中都可以直接调用分水岭函数来实现，关键在于如果在对应分割区域构建标记，来
机载点云中单木分割方法及实现过程
LrFramework的博客
09-28 1744
在这一步骤中，需要将点云数据分成多个独立的聚类，每个聚类代表一个独立的物体。在这一步骤中，需要将点云数据分成多个独立的聚类，每个聚类代表一个独立的物体。单木分割是机载点云处理中的重要任务之一，其目标是从复杂的点云数据中提取出每棵独立的树木。单木分割是机载点云处理中的一个重要任务，它旨在从复杂的点云数据中提取出每棵独立的树木。通过以上的数据预处理、聚类分割和单木提取步骤，我们可以实现机载点云中的单木分割。通过以上的数据预处理、聚类分割和单木提取步骤，我们可以实现机载点云中的单木分割。
机载点云密度对单木分割的影响（论文赏析）
weixin_44329757的博客
08-14 1408
机载点云密度对单木分割的影响论文阅读结论 论文阅读 激光雷达采样密度较低的情况下, 由于单个树冠激光点太少而容易错失树顶及树冠边缘, 高密度激光点云数据可以进行更小尺度的单木树高估计和树冠分割。虽然点云密度的提升会提高识别精度, 但同时也增加了数据处理成本。大多数研究表明, 点云密度为10pt/m2 (每平方米内点云数量) 时单木识别精度即可满足林业生产需求, 点云密度大于10pt/m2时单木识别率无显著变化, 但数据处理时间显著增加。Kaartinen等分析了芬兰赫尔辛基森林在点云密度分别为2, 4, 8
segment_单木分割_python单木分割_点云_点云分割处理_点云单木分割_
10-01
应用：森林应用单木分割python代码下载，算法下载，处理点云数据进行单木分割。
点云切片；点云平面切割
11-23
主要用于三维点云的平板分割, 每次只能分割出一个平面。 (It is mainly used for 3D point cloud segmentation.Only one plane can be segmented at a time.)
一种基于超体素与区域生长的机载点云屋顶平面分割方法.docx
02-23
一种基于超体素与区域生长的机载点云屋顶平面分割方法 本文提出了一种基于超体素与区域生长的机载点云屋顶平面分割方法，旨在解决区域生长算法中存在的两个问题：难以选择鲁棒性强的种子点和难以得到准确的边界。该...
激光点云高植被单木分割
weixin_40224097的博客
07-20 697
1、中值滤波，最大值滤波，4连通标记，寻找最大值和轮廓边界等。2、点面点生成DEM，高植被生成CHM。1、高植被激光点云，地面点激光点云。
点云处理系列 - 点云分割
Adunn的专栏
02-12 1027
1. 点云分割 点云数据中包含目标物体，点云分割算法即将物体分割出来。 2. 分割算法 * [x] RANSAC(随机采样一致性)方法 * [x] 区域生长分割 * [x] 欧几里得聚类分割 * [x] 霍夫变换分割
点云分割介绍
鱼遇的博客
08-23 4215
PCL之点云的分割 参考博客：https://www.yuque.com/huangzhongqing/pcl/kg7wvi#peMqz https://blog.youkuaiyun.com/lizhengze1117/article/details/89034332 背景 点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D
PCL—低层次视觉—点云分割（RanSaC）
张俊杰的博客
02-07 859
PCL—低层次视觉—点云分割（RanSaC） - IronStark - 博客园 var currentBlogApp = 'ironstark', cb_enable_mathjax=true;var isLogined=false; MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(
点云单木分割
06-14
### 点云数据单木分割的技术方法与实现 点云数据中的单木分割技术是林业领域中的一项重要研究内容，其主要目的是从复杂的点云数据中识别并分离出独立的树木个体。以下是几种常见的单木分割算法及其实现方法： #### 1. 欧氏距离聚类算法 欧氏距离聚类算法是一种基于点云中各点之间距离关系的聚类方法。该算法通过计算点之间的欧氏距离，将距离相近的点归为一类，从而实现树木的分割[^1]。此方法的优点在于其实现简单且易于理解，但在处理复杂场景时可能需要额外的预处理步骤。 #### 2. 数据预处理 在进行单木分割之前，通常需要对点云数据进行预处理。这包括滤波、去除地面点和噪声点等操作。常用的滤波方法包括体素滤波和统计滤波[^2]。通过这些预处理步骤，可以显著减少点云数据中的噪声，从而提高后续分割算法的准确性。 #### 3. K-Means聚类算法 K-Means聚类算法是一种基于距离的点云聚类方法，在单木分割中表现良好。相较于其他聚类算法（如DBSCAN），K-Means在某些情况下能够更有效地识别树木个体[^3]。然而，K-Means算法的性能高度依赖于参数的选择，因此在实际应用中需要仔细调整相关参数以获得最佳效果。 #### 4. CHM生成与单木分割 CHM（冠层高度模型）是机载点云单木分割中常用的一种中间表示形式。其生成过程包括建立二维规则格网，并将点云投影到格网中。通过计算格网内的最低点高程和最高点高程，分别得到DEM（数字高程模型）和DSM（数字表面模型）。最终，通过对DSM和DEM做差即可得到CHM[^4]。CHM能够清晰地展示树木冠层的高度分布，从而为单木分割提供重要的参考信息。 以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Open3D库进行基于K-Means的点云聚类： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 加载点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply") # 转换为numpy数组 points = np.asarray(pcd.points) # 应用K-Means聚类 num_clusters = 10 # 假设要分割为10棵树 labels = o3d.geometry.KDTreeFlann(points).search_knn_vector_xd(points, num_clusters)[1] # 可视化聚类结果 colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (num_clusters - 1)) pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) ```
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