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树木三维点云数据分析与建模技术研究

管西鹏  
【摘要】:随着数字化林业建设工作的逐步推广和我国林业信息化工程建设进程不断向前发展。构建更加真实的三维树木可视模型的研究,逐渐成为近年树木三维建模研究的热点。三维激光扫描技术作为一种新型的测绘技术,不仅拓宽了虚拟现实和三维树木模型生成的技术实现手段,而且它可以真实、高精度、数字化的采集到树木的三维实测数据,为林业资源调查研究、林分结构生长以及单木三维重建提供了便利的手段。本文从单木的三维重建着手,基于三维激光扫描获取的点云数据,实现对原始数据的噪声去除,进而构建树木的Delaunay三角网模型,并对所构建的三角网模型以.X文件形式输出,形成较为完整的三维树木模型。利用三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,首先对三维点云数据进行相应预处理。通过对各类离散点云去噪算法的比较,本文使用一种更实用的噪声去除算法-双边滤波算法。调整双边滤波空间权系数因子σc和灰度权系数因子σs,得出最优参数值组合,从而实现点云的自动去噪。该去噪算法具有高效快捷、无需人工参与的特点,去噪效果优于现有的传统算法。通过对各类Delaunay三角网构造算法的研究分析,并结合树木点云数据多维性和复杂性的特点,采取一种高效的Delaunay三角网逐点插入改进算法构建三角网模型。提出了将离散点进行空间排序的思想,并针对点定位算法和LOP算法进行数据结构和算法上的优化,使所构建的树木模型更加真实并且效率较高。本文还对所构建的树木模型输出.X文件格式进行了研究,.X文件是由模板驱动的一类三维文件格式,本研究结合树木模型的具体形态结,实现将树木模型存储为.X文件的功能,以便于模型数据的转换和后期渲染处理。利用三维激光扫描技术获取点云数据的模型重建,是构建复杂三维模型对象最有效的方法之一,尤其适合落叶树木枝干的三维建模。本文研究的算法和方法,为复杂的树木模型的高效建模提供了一种新的思路方法,具有一定的理论参考价值和实际应用价值。


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