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点云催化剂软件应用案例一(基于激光雷达点云的林木信息提取)
 
点云催化剂软件应用案例一(基于激光雷达点云的林木信息提取)
来源:北京天弘基业技术中心   加入时间:2019-04-23    作者:天弘基业技术工程部    阅读:343

我们都知道, 激光点云是一种非接触主动式快速获取物体表面三维密集点云的技术,是目前数据获取的主要手段之一,相比于影像,它受天气环境影响更小,同时具有一定的穿透性,目前市面上激光扫描仪的载体也是非常的全面,地面,机载,车载等等,从数据获取上来说相对容易,但是我们获得高精度点云后如何行之有效的利用点云数据,如何能在某些特定行业获得专业的行业应用结果呢?今天,小编我就为大家带来一款专注激光雷达点云与影像数据的处理、分析的软件,点云催化剂未来一段时间,我们将定期推送该软件的应用案例,今天,我们先来看一下这款软件在林木信息提取中的应用。


应用简介

激光雷达测量技术可以直接获取被测地物的三维信息,在林业参数信息提取方面具有独特的优势。通过激光雷达获取林木点云数据反演林木的几何参数信息具有简单方便、高精度、高时效性等特点,这使得基于激光雷达的林木信息提取的研究和应用备受关注。近年来,激光雷达技术,尤其是地基激光雷达、背包激光雷达在林业上的应用取得了显著的进展,在林业调查中应用日益广泛。但目前于激光雷达点云的林木信息提取的成熟商业软件较少,为此,我们开发了相应的林木信息提取模块,并集成到点云催化剂软件中


试验数据

该点云数据由华测的HERON背包SLAM激光扫描系统获取,总计包含96942862个激光脚点,其平均点间隔为0.5cm,如图1所示。点云数据保存为标准格式las(1.2版本),文件大小为3.22G。相应的实验区域东西宽145m、南北宽160m,该实验区处于两个山坡相交及其连接的鞍部,地面光滑、未有地形断裂,如图2所示。

                 a)顶视图                                                           b)侧视图

 1 实验采用的点云数据

图 2 点云催化剂软件自动提取的实验区域数字高程模型(DEM)


技术路线

综合背包激光雷达点云的特点和林木提取的需求,设计了下述点云数据处理分析的流程提取单木位置、胸径、树高、株数等林业参数信息,如图3所示。

图 3 基于背包激光雷达点云提取林木参数的技术流程图


具体步骤包括:

(1)基于光滑表面生长的点云分割

背包激光雷达点云数据中包含少量的粗差,且背包激光雷达点云数据精度有自己的特点。通常,粗差,尤其是低位粗差,会显著的影响后续的点云处理分析;另外,背包激光雷达获取的地面点云具有一定的厚度,常规的滤波方法难于处理具有一定厚度的点云数据。鉴于此,点云催化剂软件首先对背包激光雷达点云数据进行基于光滑表面生长的分割,该分割方法具有对粗差不敏感的优势。对该实验数据进行基于光滑表面生长的点云分割的结果如图4所示。

(a) 整体分割效果               (b)局部分割效果

图4 点云催化剂软件中基于光滑表面生长的点云分割结果


(2)基于对象的滤波

采用点云催化剂软件中基于对象的滤波方法以识别点云数据中的地面点。该滤波方法具有对粗差、点云的厚度等特征不敏感的优势。对该实验数据进行基于对象的滤波的结果如图5所示。

     (a)滤波结果(顶视图)             (b)滤波结果(侧视图)

(c)局部滤波结果(侧视图)

图5 点云催化剂软件中基于对象的点云滤波结果(地面点为紫红色、非地面点为黄色)


(3)生成归一化数字表面模型(nDSM)

要测量林木的参数信息,很重要的一步就是生成测区的数字高程模型(DEM)、并利用DEM对点云进行归一化处理、以消除地形的影响。点云催化剂软件中,生成归一化nDSM无需栅格化过程,而是基于点云实现的。将点云中地面点的nDSM赋值为0;对于任何一个非地面点,查找其临近的若干地面点、并利用临近地面点内插出该地物点的DEM值,利用该非地面点的原始高程值减去内插DEM值得到该点的nDSM值。


(4)树杆识别

对非地面点,将利用点云催化剂软件中的面向线状实体提取的点云分割方法进行处理。对该实验数据进行面向线状实体提取的点云分割结果如图6(a、b)所示所示。对每一个候选线状实体进行判别,其中长度、倾角符合一定条件的线状实体被认为是树杆,如图6(c)所示。

     

(a)面向线状实体提取的点云分割结果           (b)线状实体结果(侧视图)

(顶视图,米黄色的点为非线状实体)

     

(c)树杆识别结果(左图为顶视图、右图为侧视图)

图6点云催化剂软件中树杆的识别过程示意图

(5)林木参数提取

树木总的株数被认为是线状实体的数量。对于每一颗树杆的点云,其最大的nDSM值认为是树高,提取每颗树杆1.3m高度附近的点云、并采用最小二乘拟合一个圆,圆心被认为是树木得高度、圆的半径被认为是胸径,如图7所示。

图 7 点云催化剂软件中树杆的胸径拟合结果示意图


试验结果

实验采用的电脑为一台配备了64G内存、32核CPU、64位操作系统的DellPrecision T7610工作站。实验提取的林木空间分布信息如图8所示。

该实验区共提取了611颗树木,树木的平均胸径为21.2cm,平均树高为23.34m。总的时间花费为1.5个小时。另外,对于车载、地基激光雷达点云数据的林木信息提取可以参考本案例执行。

图 8 点云催化剂软件提取的树木空间分布信息专题图



 ▼PCC-点云催化剂软件

点云催化剂软件基于创新性的面向对象的点云分析理论,形成一套完整的从“点云→配准→点云分割→语义标注→单体化→3D建模→统计分析”的点云处理和分析技术流程,实现点云中地面点、树木、建筑物屋顶、车道线、交通标识线、杆状地物、建筑物立面等地理实体的自动、高效、高精度提取、矢量化与结构化表达。该软件包括点云去噪、点云分割、条带平差、滤波、分类、建筑物三维建模、电力线路三维重建、电力线路安全评估、单株树木提取和林木参数统计分析、单株农作物提取和农作物参数统计分析、矢量化成图等模块,为地形测绘、林业资源调查、农业资源调查、电力巡线、实景三维、室内三维重建、高精度地图制作等领域提供智能解决方案。“我们不生产点云数据,我们生产点云数据的智能处理分析软件,并提供由激光雷达数据到信息、知识、决策的增值服务”。

该软件由北京云想容科技有限公司(简称云想容)自主研发,公司是一家由激光雷达数据处理分析领域的资深科研人员创办的高新技术企业,我们天弘基业与云想容达成深度战略合作,集合两家的优势,从前端数据采集,数据处理,以及统计分析,将深耕激光点云的行业应用,提高我们的合作伙伴及用户在生产实践中的效果和效率,感兴趣的小伙伴可扫描下方二维码或直接电联我们,共同学习与交流。



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