【摘 要】
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从三维点云中进行精准的单棵树冠分割是森林生物量监测和森林生态管理的一项基本任务。如今光检测和测距（LiDAR）已经作为森林调查的主流工具,推动着森林数据采集模式的发展。本研究采用新颖的深度学习框架Point Net模型,直接对四种森林类型（苗圃基地、寺庙园林、混交林和无叶林）的点云进行处理,以此实现单株树冠分割。我们方法的具体步骤如下:首先通过激光扫仪以及无人机获取到四块试验样地的三维点云数据,并
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从三维点云中进行精准的单棵树冠分割是森林生物量监测和森林生态管理的一项基本任务。如今光检测和测距（LiDAR）已经作为森林调查的主流工具,推动着森林数据采集模式的发展。本研究采用新颖的深度学习框架Point Net模型,直接对四种森林类型（苗圃基地、寺庙园林、混交林和无叶林）的点云进行处理,以此实现单株树冠分割。我们方法的具体步骤如下:首先通过激光扫仪以及无人机获取到四块试验样地的三维点云数据,并对其进行相应的数据预处理。之后采用体素化策略将试验样地根据树木树冠大小、种植情况进行分割,再将切割的多个体素点云转化为Point Net模型所需的格式（HDF5）,将这些分割得到的多个HDF5文件作为Point Net深度学习框架的训练样本和测试样本,之后识别出分割为树木的体素点云。其次,在初始分割结果的基础上,利用与高度相关的梯度信息准确地刻画出各树冠的边界。同时,将通过本文算法得到的单棵树木的树冠冠幅与实地测量所得到的真实值进行比较,以此来验证本文所用方法的有效性。结果表明在4种不同类型的试验样地中,苗圃基地定量化结果较好（树冠检测率r=0.90;冠幅估计R2>0.94,均方根误差RMSE<0.2m）。对于森林结构复杂、树枝交迭、多种建筑物混合的不同的寺庙园林和混交林,也取得了较好的效果（寺庙园林的r=0.85,R2>0.88,RMSE<0.6m,混交林的r=0.80,R2>0.85,RMSE<0.8m）。对于树冠无叶子分布的落叶林样地,我们也得到了令人满意的成果（无叶林的r=0.82,R2>0.79,RMSE<0.7m）。最后,使用同样的测试样地数据与现有的一些单株树冠分割方法（如分水岭算法和基于点云的聚类分割算法）进行对比,结果表明,基于Point Net模型的单木分割算法准确率最高（r=0.85,P=0.87,F=0.86）,分水岭算法（r=0.84,P=0.84,F=0.84）和基于点云的聚类分割算法（r=0.83,P=0.85,F=0.84）的结果差不多。本文基于深度学习技术和计算机图形学理论,创新性的使用Point Net框架来解决不同森林的单株树冠分割和森林参数反演问题。
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