CN116503727B 一種基于泊松分布和點云聚類的植被聚集度指數估算方法 （電子科技大學）_第1頁
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一種基于泊松分布和點云聚類的植被聚集本發明屬于激光雷達遙感數據處理技術領發生偏移的聚類中心數量與全部泊松點數量之分布和點云聚類的激光雷達植被聚集度指數估2通過激光掃描儀掃描得到目標樣地的數據源，并進行預處理后，將通過步驟1對歸一化點云生成CHM后，使用基于樹頂點云梯據在水平面的邊界為區間，并按照不大于冠層原始點云的密度在點云單元內生成泊松點，這些泊松點即為理想狀態下冠層點云空間分布的參照點；其中泊松分布的參數λ等于其數將步驟3獲取的泊松點作為聚類的初始樣本中心，使用K_means再將整片樣地中不同點云單元在水平面上的投影面積作為權重，對最后把冠層按照所需的高度間隔在垂直方向上進行劃分，計算出2.如權利要求1所述基于泊松分布和點云聚類的植被聚集度指數估算方法，其特征在3.如權利要求2所述基于泊松分布和點云聚類的植被聚集度指數估算方法，其特征在34[0002]森林冠層的幾何結構對于研究輻射在植物冠層的傳輸和分布以及葉片的光合作5給定LAI和葉元素寬度的情況下，當在假定樹冠元素隨機分布時不可能的大間隙被移除時[0017]其中clccx(0,p)是使用CICC方法的分段k的元素聚集度指數，而p:(0,p)是分段k的6上同時獲取地基和機載激光雷達點云數據，在兩種數據的采集范圍重疊部分選取不小于[0025]通過步驟1對歸一化點云生成CHM后，使用基于樹頂點云梯度變化的點云分割算錄作為葉片空間分布與泊松分布偏移程度的使用K_means算法進行聚類時往往存在著初始樣本中心設置對聚類結果影響較大的問題，[0033]分析步驟4中得到的聚類后聚類中心位置相較于原始泊松點位置的偏移量，設定7所需的高度間隔在垂直方向上進行劃分，計算出整片樣地在不同高度上的聚集度指數分[0039]冠層高度模型(CanopyHeightModel,CHM)是林業應用的一個重要模型,是一個[0044]K_means算法又名K均值算法,是一種通于通過對比聚類前后聚類中心的空間移動距離來定量描述冠層點云與泊松分布狀態的偏8[0046]綜上所述，本發明在考慮到理想狀態下冠層中葉片分布[0056]圖10為本方法分別對地基和機載激光雷達數據進行聚集度指數反演的結果對比9一個點云單元內部未發生偏移的樣本中心數量與泊松點數量的比值即為該區域的聚集度了一塊50m*50m大小的樣地，傳感器掃描參數以及樣地內樹木分布情況分別如表1和表2所[0064]圖2為實施例樣地數據的示意圖，其中(a)為地基激光雷[0066]表1機載激光掃描(ALS)和地基激光掃描(TLS)傳感器及采集參數。傳感器的規格[0069]表2每片樣地和各種數據源的樹木數量。其中大多數樹木都是通過不同的平臺和K_means算法在迭代過程中對樣本中心移動的記錄作為葉片空間分布與泊松分布偏移程度=0.6791)作為判定聚類中心是否偏離泊松分布的閾值。[0076]按照確定的最適閾值1.5進行聚集度度指數結果進行了對比分析以及精度驗證，取得了較好的相關性(R2＝0.9716RMSE=

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