基于自适应核带宽度Mean Shift算法的单木识别研究

为提高多树种森林中单木识别的精度,利用机载激光雷达点云数据作为研究对象,提出一种基于自适应核带宽度Mean Shift算法的单木识别方法。该方法先采用直方图分析法分离树冠点云和冠层下点云,再采用基于二维增量网格投影的区域生长法,估算单木冠幅有效半径,然后以单木冠幅有效半径作为自适应核带宽度,对树冠点云进行自适应Mean Shift聚类分析,得到树冠点簇,最后采用包络盒方法根据树冠点簇和树干点云的空间关系识别单木。试验结果表明,检测树与实际树的位置、树冠形态近似一致,单木召回率达到86.1%,准确率达到91.5%,高于2个对比试验的结果。研究证明设置的自适应核带宽度能够自动调整以反映局部树冠的实际大小,在多树种森林的单木识别中表现良好。