激光雷达单木提取方法精度对比OA

准确提取和识别单木结构信息是研究林木生物特性和组成成分等森林参数的重要基础,采用4种方法对机载点云数据进行单木分割提取研究。通过点云去噪、数据重采样、点云分类等预处理生成点云基础数据模型,分别采用基于CHM的单木分割、基于点云单木分割、利用CHM生成种子点分割与利用层堆叠生成种子点分割4种方法进行单木分割提取和精度对比分析,确定最优分割算法,为后续高精度单木分割提供算法参考。结果表明:4种分割算法的准确率均在60%以上;利用层堆叠生成种子点算法为单木分割精度最高,识别单木数量的准确率为71.45%(R^(2)=0.868),说明该算法在分割单木时表现稳定、可行;分割精度与研究区密度、树冠高度、季节变化等因素有关。