【摘 要】
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在分析现存点云处理方法的特性后,通过改进三角网构网算法的算法机制,提出了一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,实现树冠体积的准确提
【机 构】
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北京林业大学,国家测绘地理信息局第一航测遥感院,国家测绘地理信息局第一地理信息制图院
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China（41371001）
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在分析现存点云处理方法的特性后,通过改进三角网构网算法的算法机制,提出了一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,实现树冠体积的准确提取.通过可视化方法对比了多种算法的点云构网效果,以实验区选定的30棵树为研究对象,利用T-LiDAR获取树冠点云数据,通过人工方法、传统算法和本文的改进算法计算树冠体积,对这些结果进行了对比分析.分析发现：四种方法之间均显示出较好的相关性（R2〉=0.831）,其中所提出的改进Delaunay方法拥有理想的精度,较好稳定性和最少的耗费时间.实验
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