面向侧视MLS点云的行道树单木分割方法

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摘要：【目的】针对行道树资源调查中的行道树单木分割问题，研究面向侧视移动激光扫描（mobile laser scanning，MLS）点云的行道树单木分割方法，对沿道路方向扫描采集到的街道两侧的点云，建立能够准确实现行道树单木分割的点云实例分割算法。【方法】对点云中的点提取局部特征，将局部特征输入行道树点云检测器，在点云中识别出行道树点云；对于识别出的行道树点云采用基于密度的聚类算法（density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）进行聚类，在聚类簇中筛选出行道树簇并滤除非行道树点云；提取各行道树簇的树干点云，使用DBSCAN算法聚类得到若干个树干簇，统计每个行道树簇中包含的树干簇个数；对于包含多个树干簇的行道树簇使用垂直切片与垂直切割结合的方法将其粗分割为多棵单株行道树；使用DBSCAN与K近邻（K-nearest neighbor，KNN）相结合的方法对单株行道树进行细分割，得到最终的行道树单木分割结果。（剩余18651字）