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Extracción de árboles a partir de datos de escaneo láser aerotransportados en áreas urbanas

Año: 2021 | Colección: Investigación | Categoría:
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La información sobre árboles en áreas urbanas juega un papel importante en muchos campos de estudio, como la ecología y la gestión ambiental. El escaneo Airborne LiDAR (ALS) sobresale en la adquisición rápida y eficiente de información espacial en áreas a escala urbana. La extracción de árboles a partir de datos de ALS es una parte esencial de los estudios estructurales de árboles. Los métodos actuales basados ​​en ráster que utilizan modelos de altura de copa (CHM) sufren la pérdida de información de estructura 3D, mientras que los métodos existentes basados ​​en puntos no son robustos en entornos complejos.

Con el objetivo de aprovechar al máximo la información de la estructura 3D del dosel que proporcionan los datos de la nube de puntos y garantizar la idoneidad del método en escenas complejas, este estudio propone un nuevo método basado en puntos para la extracción de árboles que se basa en características morfológicas 3D. Teniendo en cuenta las desviaciones de elevación de los datos de ALS, se propone un método de búsqueda del barrio para filtrar los puntos del suelo y del techo plano. Se aplicó un método de extracción burdo, que combina la proyección plana con un algoritmo de filtrado de densidad de puntos para filtrar los objetos que distraen, como postes de servicios públicos y automóviles. Después de eso, se utilizó un algoritmo de extracción de conglomerados euclidianos (ECE) como estrategia de optimización para la extracción aproximada. Para verificar la solidez y precisión del método, en este estudio se probaron datos LiDAR aerotransportados de Zhangye, Gansu, China y datos LiDAR de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de Xinyang, Henan, China.

Los resultados experimentales demostraron que el método propuesto era adecuado para extraer árboles en escenas urbanas complejas con densidades de puntos altas o bajas. La precisión de extracción obtenida para los datos LiDAR aerotransportados y los datos LiDAR UAV fueron 99,4% y 99,2%, respectivamente. Además, un estudio adicional encontró que la estructura vertical aberrante del dosel podado artificialmente fue la principal causa del error.

Este método logró resultados deseables en diferentes escenas, con un solo parámetro ajustable, lo que lo convierte en un método fácil de usar para estudios de áreas urbanas.

Título Original:

"Tree Extraction from Airborne Laser Scanning Data in Urban Areas"

Autor/es:

Hangkai You, Shihua Li, Yifan Xu, Ze He, Di Wang
Este recurso está relacionado con las siguientes temas de salud:

Tipo de Documento:

 En Web

Idioma:

Inglés

Año de publicación:

2021

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Accesos al recurso:

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