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申请/专利权人：华东师范大学

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。

主权项：1.一种车载与背包点云数据配准下的行道树三维绿量变化检测方法，其特征在于，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，所述车载和背包激光平台扫描数据的配准具体包括：构建最小生成树、基于公共子图的节点匹配和刚体变换矩阵的计算，所述构建最小生成树采用prim算法，基于节点之间的欧式距离将所有胸径中心点连接成最小生成树T＝V,E；其中，V为节点，即每棵树的胸径中心点；E为节点之间的边，即节点之间的欧式距离；所述基于公共子图的节点匹配是通过最小生成树的构建，将与节点相连的边的欧式距离作为该节点的属性，每个节点Vi描述为：Vie1,e2,…,ek；其中e代表边；k表示与该节点所连的边的个数；对于一个节点Vi来说至少有一条边与之相连，即k≥1；给定两个最小生成树Ta＝Va,Ea和Tb＝Vb,Eb，设Ta有m个节点，m-1条边，Tb有n个节点，n-1条边；定义节点之间的相似关系，对于Ta的一个节点Vaie1,e2,…,ek，若在Tb中存在一个节点Vbie1,e2,…,ep，满足k＝p，且|ei-ej|≤λ,i＝1,2,…，k,j＝1,2,…，p，其中λ为欧氏距离阈值，则Vai与Vbi为一对相似节点，按上述方式依次为Ta中每个节点寻找在Tb中对应的相似节点，在获得节点之间的相似关系后，通过寻找公共子图进一步约束对应关系，从而实现节点匹配；所述刚体变换矩阵的计算是利用SVD分解算法，在获得的匹配点对基础上计算出从源点云到目标点云的坐标转换关系，即旋转矩阵和平移矩阵，将平移矩阵和旋转矩阵合并形成变换矩阵，对待匹配点云进行坐标变换。

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百度查询： 华东师范大学 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