第46卷第1期2023年1月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2022-08-22作者简介:蓝乐淘(2001-),女,畲族,浙江杭州人,测绘工程专业在读本科生。通信作者:康志忠(1975-),男,贵州福泉人,教授,博士,2004年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业,主要从事数字摄影测量、激光雷达数据处理以及月球与行星遥感等方面的研究及教学工作。基于激光点云的森林树木结构参数提取蓝乐淘,康志忠(中国地质大学(北京)土地科学技术学院,北京100083)摘要:以河北塞罕坝林区激光雷达数据为研究对象,利用点云魔方软件CSF滤波、DEM不规则三角网格内插、基于点云分割单木提取森林树木结构参数,以抽样检测方式开展精度分析,并通过优化CSF滤波的分类阈值提高单木提取精度,获得了理想的效果。结果显示,点云魔方CSF分类阈值对精度影响存在最优解。对比0.50、0.55、0.60、0.65、0.70m5个分类阈值,阈值为0.60m时精度最高,其单木提取查全率为82.1%,查准率为85.2%,树高提取中误差0.87m,标准差0.75m。研究也显示,点云魔方在处理海量森林点云数据时表现出较强的分析和处理能力,其算法多样、参数设置灵活以及可视化的数据信息显示,给用户带来全新的体验。关键词:点云魔方;单木结构参数提取;精度评价中图分类号:P225.1文献标识码:A文章编号:1672-5867(2023)01-0165-04ExtractionofForestTreeStructureParametersBasedonLaserPointCloudLANLetao,KANGZhizhong(ChinaUniversityofGeosciences,BeijingCollegeofLandScienceandTechnology,Beijing100083,China)Abstract:TakingtheLiDARdataofSaihanbaforestareainHebeiprovinceastheresearchobject,thispaperusesCSFfiltering,DEMirregulartriangularmeshinterpolation,singletreesegmentationbasedonpointcloudinthesoftwarePCMv2.0toextractthestructuralparametersofforesttrees.Thepaperalsocarriesoutaccuracyanalysisbysamplingdetection,andimprovesthesingletreeextractionaccuracybyoptimizingtheclassificationthresholdofCSFfiltering,andobtainsidealresults.TheresultsshowthatthereisanoptimalsolutionfortheinfluenceofthethresholdofPCMv2.0CSFclassificationontheaccuracy.Comparedwiththefiveclassificationthresholdsof0.50m,0.55m,0.60m,0.65mand0.70m,theaccuracyisthehighestwhenthethresholdis0.60m.Therecallrateofsingletreeextractionis82.1%,theprecisionrateis85.2%...
