一种背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法

摘要

本发明公开一种背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法，其特点是采用聚类以及圆形拟合算法对单株行道树的点云进行提取，基于公共子图的节点匹配和SVD分解进行不同时相的车载和背包激光平台扫描数据的配准，通过比较不同时相下的体元结果，实现单株行道树三维绿量的自动估算和变化检测。本发明与现有技术相比具有操作简单、效率高、精度高，较好的克服了当前行道树三维绿量研究工作中工作量大、精度较低和变化检测困难的缺陷，为有效解决车载与背包点云数据进行多时相城市街道行道树三维绿量变化检测提供了一套完整、自动、高效的方案，对城市绿地的规划和管理具有重要的指导和现实意义。