Segmentación de árboles individuales a partir de nubes de puntos LiDAR de vista lateral de árboles de calles mediante corte de sombras

Fecha de publicación: 13 noviembre, 2022
Colección: Investigación | Categoría: Árboles urbanos

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La segmentación de las nubes de puntos LiDAR de vegetación, es un método importante para obtener parámetros de la estructura de árboles individuales. Los métodos actuales de segmentación de árboles individuales son principalmente para las nubes de puntos LiDAR aerotransportadas, que utilizan la información de elevación para formar un mapa de cuadrícula para la segmentación, o utilizan los vértices del dosel como puntos iniciales para la agrupación. Los LiDAR de vista lateral (LiDAR de vehículo y LiDAR de mano) pueden adquirir más información sobre la capa inferior de los árboles, pero es un reto realizar la segmentación de árboles individuales porque la estructura de las nubes de puntos LiDAR de vista lateral es más compleja.

Este trabajo propone un método de segmentación de árboles individuales llamado Shadow-cut para extraer los contornos de la nube de puntos de árboles de la calle. En primer lugar, se separó la región de los árboles utilizando el clasificador binario (por ejemplo, máquina de vectores de apoyo) basado en las características geométricas de la nube de puntos. A continuación, se calculó la proyección óptima de las nubes de puntos 3D a la imagen 2D y la proyección óptima es el caso en el que los píxeles de la imagen del árbol individual se solapan menos. Por último, después de utilizar el algoritmo de segmentación de imágenes para extraer los bordes de los árboles en la imagen 2D, los correspondientes contornos de las nubes de puntos 3D de los árboles individuales se hacen coincidir con los píxeles de los bordes de los árboles individuales en la imagen 2D.

Se realizaron experimentos con el método propuesto sobre datos LiDAR de árboles urbanos, y la corrección, integridad y calidad del método de segmentación de árboles individuales propuesto alcanzó el 91,67%, el 85,33% y el 79,19%, que fueron superiores al método basado en CHM en un 2,70%, 6,19% y 7,12%, respectivamente.

Los resultados muestran que este método es una solución práctica y eficaz para la segmentación de árboles individuales en las nubes de puntos LiDAR de los árboles de la calle.

Título Original:

"Individual Tree Segmentation from Side-View LiDAR Point Clouds of Street Trees Using Shadow-Cut"

Autor/es:

Zhouyang Hua, Sheng Xu, Yingan Liu
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Tipo de Documento:En Web
Año de publicación:2022
Idioma:Inglés
País/territorio:China
Accesos al recurso:79
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