无人机载激光雷达人工林单木分割算法研究

摘要

为充分发挥单木分割算法的应用潜力,实现单木位置的精准定位和树冠的精确划分,利用无人机载激光雷达点云数据,根据优势树种和林分密度差异选取四块人工林样地,使用单木探测率P、探测准确率R和总体精度F评价分水岭分割算法、特征点决策树算法和邻域增长算法以及点云聚类分割算法的分割精度,通过改变栅格分辨率及点云密度,进行单木分割效果的敏感性分析。结果表明:1)四种算法分割结果较好,总体F值达到0.89,R值总体为0.85,P值总体为0.94。林分稀疏的样地比林分密集样地分割精度更高,分水岭算法分割单木精确性和适应性最好;2)选择合适的CHM分辨率有助于提高单木分割精度,栅格分辨率为0.3 m×0.3 m时基于CHM分割算法分割结果均为最好;3)随着点云密度的降低,点云聚类分割算法分割精度降低。当点云密度为100%(65 pts·m^(-2)),F值为0.77,点云密度为10%(6.5 pts·m^(-2)),F值为0.58,F值降低0.19。