背包式激光雷达滤除低强度点云提取林木胸径

为提高背包式激光雷达(Backpack laser scanning,缩写为BLS)数据提取林木胸径精度,本文通过滤除BLS扫描数据与周围最近的点距离超过10 cm的噪音点,使用不规则三角网算法提取出地面点,并把点云高程值减去对应的地面点高程值将点云数据进行高程归一化处理,在高程为0.8~1.8 m,以0.1 m为步长进行切片,通过滤除不同点云强度的点云来提取胸径,将每株树木中所有切片拟合圆的直径选取最小值作为这株树木的胸径,将试验结果、实测数据及只经过预处理的点云提取胸径的结果进行比对。结果显示,通过滤除低强度点云分别使3块样地的均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别从2.63 cm降低到0.99 cm、从5.43 cm降低到4.72 cm、从4.01 m降低到2.15 cm;平均误差分别从1.90 cm降低到0.79 cm,从5.24 cm降低到4.16 cm,从3.36 cm降低到1.58 cm。BLS扫描的林木数据中,在胸径位置处的点云强度低的点云属于拼接误差较大的点云,会影响胸径提取结果的精度,滤除掉这部分点云可以提升精度,拼接误差较大的点云所占比例与地形有关,坡地低质量点云所占比例大于平地。