多场景机载LiDAR点云单木提取

机载激光雷达（LiDAR）测量技术点云数据采集效率高、覆盖范围大,在树木三维空间采集方面具有显著的优势。本文在城市绿化林地、农村果树林地、山区经济林地这三种典型场景中各选取了一块实验区,采用多级分类的思路,通过粗差点检测、点云滤波、高度阈值分割、平面生长等处理步骤,对整个区域的点云数据进行语义标号,相关的语义类别包括：粗差、地面、植被和建筑物,再使用谱聚类算法对植被类点云进行单木提取。实验结果表明,城市绿化林地树木分布规整,树冠彼此相对独立,检测率最高（83.6%）;而农村果树林地存在植被点与房屋点更难区分,低矮树木漏识别多于城市场景,检测率略低于城市场景（81.2%）;山区经济林地树木密度最高,树冠相互粘连、遮盖,检测率最低（76.8%）。