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      基于移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云的樹木三維重建

      2019-12-11 08:41:48翟曉曉張吳明靳雙娜
      中國農(nóng)業(yè)信息 2019年5期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)林三維重建激光雷達(dá)

      翟曉曉,邵 杰,張吳明,靳雙娜

      (北京師范大學(xué)遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部遙感科學(xué)與工程研究院,北京100875)

      關(guān)鍵字:移動(dòng)激光雷達(dá);同時(shí)定位與構(gòu)圖;樹木;三維重建

      0 引言

      作為農(nóng)林樹木調(diào)查的關(guān)鍵,樹木三維結(jié)構(gòu)的變化對(duì)林木自身的光合作用、蒸騰作用,以及地表生物量和林分生態(tài)環(huán)境等具有一定影響,并且在物質(zhì)交換和能量傳遞過程中發(fā)揮重要作用[1-2]。農(nóng)林樹木三維結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確描述是農(nóng)林生態(tài)學(xué)研究的重要科學(xué)基礎(chǔ),也是提出科學(xué)有效的農(nóng)林經(jīng)營與管理策略的迫切需求[3]。因此,準(zhǔn)確、完整地獲取樹木三維結(jié)構(gòu)信息是農(nóng)林生態(tài)研究、監(jiān)測和評(píng)價(jià)要解決的重要問題。

      以航空測量和衛(wèi)星遙感為代表的光學(xué)遙感技術(shù)為農(nóng)林調(diào)查提供了豐富的影像信息,能夠獲取大區(qū)域內(nèi)樹木生長因子和生態(tài)、環(huán)境信息,然而光學(xué)遙感技術(shù)獲取三維結(jié)構(gòu)參數(shù)的能力有限,僅能反演水平結(jié)構(gòu)信息,難以獲取垂直維度的信息[4-5]。激光雷達(dá)(Light Detection and Range,LiDAR)是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的一項(xiàng)技術(shù),激光脈沖也因具備一定的穿透力和抗干擾性,使其在獲取樹木垂直結(jié)構(gòu)信息方面有著光學(xué)遙感無法比擬的優(yōu)勢。作為一種主動(dòng)遙感技術(shù),激光雷達(dá)遙感技術(shù)也被廣泛地應(yīng)用于林木資源調(diào)查[6-7]。由于能夠獲取周圍空間大量mm級(jí)精度的三維點(diǎn)云,地基激光雷達(dá)在近十幾年來已經(jīng)被越來越多地應(yīng)用于農(nóng)林調(diào)查當(dāng)中[8]。然而,樹木之間的遮擋使地基激光雷達(dá)在農(nóng)林環(huán)境中的掃描范圍受限,往往需要設(shè)置多站掃描來代替單站掃描獲取詳細(xì)的樹冠下層垂直結(jié)構(gòu)信息[9]。一般情況下,多站掃描需要進(jìn)行預(yù)掃描準(zhǔn)備,如掃描站點(diǎn)、人工靶標(biāo)以及輔助設(shè)施的布設(shè)[10],降低了地基激光雷達(dá)的工作效率。移動(dòng)激光雷達(dá)掃描儀可降低遮擋帶來的影響,且因其快速、高效的數(shù)據(jù)采集特點(diǎn)逐漸被應(yīng)用到農(nóng)林調(diào)查當(dāng)中。在快速構(gòu)建林木三維結(jié)果的同時(shí)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度,是移動(dòng)激光雷達(dá)系統(tǒng)在林木調(diào)查應(yīng)用中需要面對(duì)的問題。為此,文章利用同時(shí)定位與構(gòu)圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云的農(nóng)林樣地樹木三維快速重建。

      1 材料與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      研究區(qū)地處河北省承德市塞罕壩國家機(jī)械林場,如圖1所示。該區(qū)域?qū)儆诘湫偷陌敫珊蛋霛駶櫤疁匦源箨懠撅L(fēng)氣候,年均氣溫-1.3℃,年均降水量460.3 mm,平均海拔在1 010~1 939.9 m。土壤類型以山地棕壤、灰色森林土和風(fēng)沙土為主,處于森林—草原交錯(cuò)地帶,植被類型多種多樣,分別為落葉針葉林、長綠針葉林、針闊混交林、闊葉林、灌叢、草原與草甸和沼澤及人生群落。

      圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Study area

      1.2 數(shù)據(jù)獲取

      試驗(yàn)利用Velodyne VLP-16激光雷達(dá)掃描儀,該掃描儀共16通道,測量范圍在100 m左右,測量精度為±3 cm,支持兩次回波。垂直測量角度范圍為30°(-15~+15°),垂直方向角度分辨率為2°;水平方向測量角度范圍為360°,水平角度分辨率為0.1~0.4°;激光波長為905 nm,安全等級(jí)為1級(jí)人眼安全級(jí)別,激光雷達(dá)的掃描頻率被設(shè)置為10 Hz。試驗(yàn)選取一塊25 m×25 m大小的樣地,樣地樹木種類為落葉松,通過交叉穿越的移動(dòng)方式共獲取1 900幀移動(dòng)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)。此外,試驗(yàn)還獲取了多站地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù),以驗(yàn)證移動(dòng)激光雷達(dá)重建樣地樹木三維結(jié)構(gòu)的精度。

      1.3 研究方法

      SLAM是在沒有環(huán)境先驗(yàn)信息的情況下,構(gòu)建環(huán)境模型,并估算傳感器自身運(yùn)動(dòng)。該文基于圖優(yōu)化SLAM方法進(jìn)行了樣地樹木三維結(jié)構(gòu)重建,即實(shí)現(xiàn)1 900幀移動(dòng)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的拼接,主要涉及兩方面內(nèi)容[11]:激光里程計(jì)和全局優(yōu)化,又稱為前端和后端。其中,激光里程計(jì)用來反映相鄰點(diǎn)云間的變換關(guān)系,包括平移和旋轉(zhuǎn);全局優(yōu)化用于消除連續(xù)點(diǎn)云拼接所帶來的累積誤差[12]。SLAM技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程包括特征選取、特征匹配、位姿估計(jì)以及全局優(yōu)化4個(gè)步驟。

      (1)特征選?。哼x用點(diǎn)特征進(jìn)行傳感器運(yùn)動(dòng)估計(jì)。首先,根據(jù)傳感器特點(diǎn),基于垂直分辨率對(duì)所獲點(diǎn)云進(jìn)行分層處理;按照水平掃描范圍,將每層點(diǎn)云集均勻劃分為若干個(gè)子點(diǎn)云集;基于各點(diǎn)深度及其鄰近點(diǎn)的深度計(jì)算該點(diǎn)深度變化率,取各子點(diǎn)云集中深度變化率最大或最小的點(diǎn)作為關(guān)鍵點(diǎn)特征。

      (2)特征匹配:針對(duì)當(dāng)前幀點(diǎn)云中的關(guān)鍵點(diǎn),利用kdtree搜索各關(guān)鍵點(diǎn)在上一幀點(diǎn)云中的最鄰近點(diǎn),并將其作為關(guān)鍵點(diǎn)的初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)。為了降低初始對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)誤差,首先借助迭代最鄰近算法進(jìn)行相鄰幀點(diǎn)云的匹配。

      (3)位姿估計(jì):構(gòu)建對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)間的變換關(guān)系,利用最小二乘法最小化對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)間的歐式空間距離,從而計(jì)算出兩幀點(diǎn)云間的變換。

      (4)全局優(yōu)化:采用一種基于累積地圖的優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)所有LiDAR點(diǎn)云的全局優(yōu)化。以第一幀LiDAR點(diǎn)云作為基準(zhǔn),按上述步驟計(jì)算第二幀點(diǎn)云與第一幀點(diǎn)云間的變換,并將其轉(zhuǎn)換到基準(zhǔn)坐標(biāo)系下與第一幀點(diǎn)云融合,生成累積地圖,同時(shí)將該累積地圖作為新的基準(zhǔn);以此類推,將后續(xù)移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云分別與累積地圖進(jìn)行拼接。

      基于以上步驟,不僅可以估算出每一幀點(diǎn)云在基準(zhǔn)坐標(biāo)系中的位姿,還可以基于位姿信息將所有點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到基準(zhǔn)坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)樣地構(gòu)圖,即為同時(shí)定位和構(gòu)圖。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 樹木重建結(jié)果及精度

      基于SLAM方法對(duì)采集到的1 900幀移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行拼接,實(shí)現(xiàn)樣地樹木三維結(jié)構(gòu)重建,結(jié)果如圖2所示。

      從圖2可以看出,基于SLAM技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云的樣地樹木三維結(jié)構(gòu)重建,且樣地中的單木可以被準(zhǔn)確重建,無明顯偏差。為了對(duì)重建結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)估,該文以樹干位置偏差評(píng)估重建結(jié)果在水平方向上的精度,以樹枝位置偏差評(píng)估重建結(jié)果在垂直方向上的精度。首先,通過手動(dòng)方式將移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云重建的結(jié)果與地基激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接;然后,取離地面1.3 m處樹干點(diǎn)云擬合出的中心作為樹干位置,計(jì)算移動(dòng)激光點(diǎn)云和地基激光點(diǎn)云得到的對(duì)應(yīng)中心點(diǎn)水平距離;同時(shí),分別從兩組數(shù)據(jù)中的樹枝上提取一定量的同名特征點(diǎn),并計(jì)算所提同名點(diǎn)對(duì)之間的垂直距離。精度統(tǒng)計(jì)如表1所示。

      圖2 樹木重建結(jié)果Fig.2 Trees reconstruction results

      表1 樹木重建結(jié)果精度Table 1 The accuracy of trees reconstruction results

      從表1可知,該樣地樹木三維重建結(jié)果在水平方向上的平均絕對(duì)誤差為0.038 m,最大絕對(duì)偏差為0.051 m,顯示了cm級(jí)別的水平精度,其中標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.007 4 m,表明所選樹干位置偏差值具有一定的穩(wěn)定性。另外,垂直方向上的平均絕對(duì)誤差為0.017 m,最大絕對(duì)誤差為0.042 m,相對(duì)于水平精度,垂直方向顯示出了更高的精度。需要注意的是,在實(shí)際操作中,手動(dòng)拼接結(jié)果也會(huì)為精度統(tǒng)計(jì)引入一定的隨機(jī)誤差。

      2.2 樹木結(jié)構(gòu)參數(shù)分析

      樹干結(jié)構(gòu)參數(shù)反演是激光雷達(dá)在樹木測量中的重要應(yīng)用,為了評(píng)估移動(dòng)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在樹木測量應(yīng)用中的有效性,該文從重建結(jié)果中進(jìn)行了樹干胸徑的擬合,并與從地基激光雷達(dá)點(diǎn)云中擬合出的樹干胸徑進(jìn)行對(duì)比,利用一元線性回歸分析判斷兩者間的相關(guān)性,結(jié)果如圖3所示。其中,獲取樹干1.3 m處的點(diǎn)云數(shù)據(jù),并投影到二維平面,利用最小二乘法進(jìn)行圓擬合,將得到的直徑作為樹干胸徑。

      試驗(yàn)共選取了17棵樹用于樹干胸徑的相關(guān)分析。分析結(jié)果顯示,觀測值和真實(shí)值間的決定系數(shù)為0.546 9(圖3a),均方根誤差(RMSE)為1.48 cm,平均絕對(duì)誤差(MAE)為1.29 cm。由于獲取樣地邊緣樹木點(diǎn)云的不完整,一些單木的胸徑觀測值與真實(shí)值之間存在相對(duì)較大的差異,因此,該文舍棄觀測值大于或小于真實(shí)值8%的樹干,并重新進(jìn)行樹干胸徑觀測值與真實(shí)值間的相關(guān)性分析(共3棵樹干被舍棄),其中,決定系數(shù)增加到0.715 6(圖3b),均方根誤差和平均絕對(duì)誤差分別降低到1.12和1.01 cm。總體而言,基于移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云的樹干胸徑擬合精度可達(dá)到1 cm左右,具有較高的可靠性。

      圖3 樹干胸徑對(duì)比,將移動(dòng)激光點(diǎn)云擬合出的樹干胸徑作為觀測值,地基激光點(diǎn)云擬合處的樹干胸徑作為真實(shí)值:a.為試驗(yàn)選取的所有樹干胸徑對(duì)比;b.為舍棄較大偏差后的樹干胸徑對(duì)比Fig.3 Comparison of trunk diameters at breast height

      3 結(jié)論

      基于激光雷達(dá)技術(shù)的樹木三維結(jié)構(gòu)重建對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)林調(diào)查具有重要意義,高效率的樹木三維重建是現(xiàn)代化果園精準(zhǔn)管理、森林樹木調(diào)查的技術(shù)基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)高效快速的農(nóng)林樹木三維重建,該文基于移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云,借助圖優(yōu)化SLAM方法實(shí)現(xiàn)了樣地級(jí)樹木三維重建。以高精度的地基LiDAR數(shù)據(jù)作為參考,試驗(yàn)結(jié)果顯示了該方法對(duì)農(nóng)林樹木三維結(jié)構(gòu)重建的可行性,且樹干胸徑的對(duì)比也表明了移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)在農(nóng)林樹木測量中的有效性。盡管該文實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)LiDAR點(diǎn)云的樹木三維重建,但由于單個(gè)激光掃描儀垂直視場角的限制,試驗(yàn)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)多局限于樹干部分,難以獲取到完整的冠層結(jié)構(gòu)信息。因此,聯(lián)合多個(gè)激光掃描儀的樹木三維重建將是接下來工作的重點(diǎn)。

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