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基于立木拓扑特征的ULS-TLS点云融合算法——以银杏人工林为例
1
作者
李纪霖
孙圆
+4 位作者
纪北京
张忻慧
温小荣
刘玉华
余鹏飞
《中南林业科技大学学报》
2025年第8期29-40,共12页
【目的】基于树木位置构建立木拓扑特征(Topological characteristics of standing trees,TCS)融合算法,尝试配准融合不同平台点云数据以提取高精度的单木测树因子。【方法】在平地、坡地2种地形林地对银杏人工林进行有叶、无叶2期扫描...
【目的】基于树木位置构建立木拓扑特征(Topological characteristics of standing trees,TCS)融合算法,尝试配准融合不同平台点云数据以提取高精度的单木测树因子。【方法】在平地、坡地2种地形林地对银杏人工林进行有叶、无叶2期扫描。将地基激光扫描获得的地面点云数据作为源点云,将无人机载激光扫描获得的空中点云数据作为目标点云,分别提供地面拓扑特征和冠层最高点拓扑特征。在设定的标准差圆搜索域内运用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法搜索各树位置邻域内相近邻的树位置点,构建形成不规则三角网(Triangulated irregular network,TIN)对。通过计算每对TIN中三角形的角度和面积相似性构建相似性矩阵TSM(Triangular similarity matrix,TSM),进而构建得分矩阵,找到最大得分TIN对中匹配的“树-树”对。提取2类拓扑点集以计算转换参数并应用到目标点云完成粗配准,最后利用ICP算法完成精配准融合,提取各平台及融合点云的单木测树因子并进行精度评价。【结果】1)基于TCS算法粗配准后的点云数据集精配准融合误差(RMSE_((reg)),R_(MSE(reg)))均小于0.170 m,无叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.237、0.445 m,有叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.046、0.170 m。平地误差均低于坡地,无叶期平地R_(MSE(reg))(0.088 m)较有叶期(0.146 m)降低39.7%,无叶期坡地R_(MSE(reg))较有叶期降低42.6%,验证了无叶期配准效果较有叶期更优,同一棵树的树冠和树干部分融合效果得到改进,树干与树冠部分偏移量进一步降低;2)融合点云提取胸径的相对系数(R^(2),R)为0.944~0.992,均方根误差(RMSE,R_(MSE))为1.734~2.108 cm,与TLS点云的提取结果相差不大;3)融合点云提取的树高在有叶及无叶期均取得最优效果,R为0.825~0.902,RMSE为0.995~1.840 m,优于TLS与ULS点云;4)融合点云提取冠幅的结果较优,R为0.817~0.861,R_(MSE)为0.963~1.334 m。【结论】融合点云提取的单木测树因子精度验证了该算法在研究区的适用性,为ULS-TLS激光扫描技术在复杂冠形及不同时相、不同地形条件下林地调查中的应用推广提供了新方法。
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关键词
激光雷达
点云融合算法
单木测树因子提取
银杏人工林
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职称材料
基于SVD的超精密工件自寻位加工算法能力评价
被引量：
4
2
作者
杨航
宋书飘
+1 位作者
黄文
何建国
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期14-19,共6页
为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法。首先基于运动学方法...
为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法。首先基于运动学方法建立了点云融合的矩阵表示,分别对平动、转动、复合运动等情况建立了自寻位结果的转换矩阵表示,获得自寻位点云融合转换矩阵;进而对转换矩阵进行奇异值分解得到转换矩阵的奇异值列表;最后将列表中最大奇异值用以表征自寻位加工算法的能力。通过对某型超精密叶片在平动、转动和复合运动、共计1078组自由放置状态进行分析,发现所提出的评价指标在独立平动和独立转动两种任意放置情况下能够正确地表征自寻位加工算法的工艺能力。对于独立平动情况,自寻位加工算法能够正常定位加工,其最大奇异值也与预设偏差较小;对于独立转动情况,当旋转角度小于45°时,均能够正确地进行自寻位加工,最大奇异值差值也趋近于零,旋转角度超过45°时,算法的自寻位加工能力恶化,这一特性能够被所提指标正确捕捉。对于由平动和转动构成的复合运动而言,所提指标显示约35%的情况能够正确进行自寻位加工,其余情况无法进行正确的自寻位加工。结果表明本文所提方法建立的指标能够正确表征自寻位加工算法能力。
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关键词
超精密加工
自寻位工艺
点云融合算法
奇异值分解
叶片加工
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职称材料
题名
基于立木拓扑特征的ULS-TLS点云融合算法——以银杏人工林为例
1
作者
李纪霖
孙圆
纪北京
张忻慧
温小荣
刘玉华
余鹏飞
机构
南京林业大学林草学院与水土保持学院
出处
《中南林业科技大学学报》
2025年第8期29-40,共12页
基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX23_0345)。
文摘
【目的】基于树木位置构建立木拓扑特征(Topological characteristics of standing trees,TCS)融合算法,尝试配准融合不同平台点云数据以提取高精度的单木测树因子。【方法】在平地、坡地2种地形林地对银杏人工林进行有叶、无叶2期扫描。将地基激光扫描获得的地面点云数据作为源点云,将无人机载激光扫描获得的空中点云数据作为目标点云,分别提供地面拓扑特征和冠层最高点拓扑特征。在设定的标准差圆搜索域内运用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法搜索各树位置邻域内相近邻的树位置点,构建形成不规则三角网(Triangulated irregular network,TIN)对。通过计算每对TIN中三角形的角度和面积相似性构建相似性矩阵TSM(Triangular similarity matrix,TSM),进而构建得分矩阵,找到最大得分TIN对中匹配的“树-树”对。提取2类拓扑点集以计算转换参数并应用到目标点云完成粗配准,最后利用ICP算法完成精配准融合,提取各平台及融合点云的单木测树因子并进行精度评价。【结果】1)基于TCS算法粗配准后的点云数据集精配准融合误差(RMSE_((reg)),R_(MSE(reg)))均小于0.170 m,无叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.237、0.445 m,有叶期平地和坡地的R_(MSE(reg))分别下降了0.046、0.170 m。平地误差均低于坡地,无叶期平地R_(MSE(reg))(0.088 m)较有叶期(0.146 m)降低39.7%,无叶期坡地R_(MSE(reg))较有叶期降低42.6%,验证了无叶期配准效果较有叶期更优,同一棵树的树冠和树干部分融合效果得到改进,树干与树冠部分偏移量进一步降低;2)融合点云提取胸径的相对系数(R^(2),R)为0.944~0.992,均方根误差(RMSE,R_(MSE))为1.734~2.108 cm,与TLS点云的提取结果相差不大;3)融合点云提取的树高在有叶及无叶期均取得最优效果,R为0.825~0.902,RMSE为0.995~1.840 m,优于TLS与ULS点云;4)融合点云提取冠幅的结果较优,R为0.817~0.861,R_(MSE)为0.963~1.334 m。【结论】融合点云提取的单木测树因子精度验证了该算法在研究区的适用性,为ULS-TLS激光扫描技术在复杂冠形及不同时相、不同地形条件下林地调查中的应用推广提供了新方法。
关键词
激光雷达
点云融合算法
单木测树因子提取
银杏人工林
Keywords
LiDAR
point cloud fusion algorithm
extraction of mensuration factors for single tree
Ginkgo plantation
分类号
S758 [农业科学]
TP701 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
基于SVD的超精密工件自寻位加工算法能力评价
被引量：
4
2
作者
杨航
宋书飘
黄文
何建国
机构
遵义师范学院工学院
中国工程物理研究院机械制造工艺研究所
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期14-19,共6页
基金
教育部重点实验室开放基金项目（黔教合KY字[2017]385）
贵州省科技计划项目（黔科合LH字[2017]7081）
+1 种基金
贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2017]249）
国家科技重大专项项目（2017ZX04022001）
文摘
为进一步改善超精密表面修形的最终精度、效率与成本,优化超精密自寻位加工的工艺方向与工艺决策过程,开展了对超精密工件的自寻位加工算法点云融合过程的定量评价研究,提出了基于SVD的自寻位加工算法能力评价方法。首先基于运动学方法建立了点云融合的矩阵表示,分别对平动、转动、复合运动等情况建立了自寻位结果的转换矩阵表示,获得自寻位点云融合转换矩阵;进而对转换矩阵进行奇异值分解得到转换矩阵的奇异值列表;最后将列表中最大奇异值用以表征自寻位加工算法的能力。通过对某型超精密叶片在平动、转动和复合运动、共计1078组自由放置状态进行分析,发现所提出的评价指标在独立平动和独立转动两种任意放置情况下能够正确地表征自寻位加工算法的工艺能力。对于独立平动情况,自寻位加工算法能够正常定位加工,其最大奇异值也与预设偏差较小;对于独立转动情况,当旋转角度小于45°时,均能够正确地进行自寻位加工,最大奇异值差值也趋近于零,旋转角度超过45°时,算法的自寻位加工能力恶化,这一特性能够被所提指标正确捕捉。对于由平动和转动构成的复合运动而言,所提指标显示约35%的情况能够正确进行自寻位加工,其余情况无法进行正确的自寻位加工。结果表明本文所提方法建立的指标能够正确表征自寻位加工算法能力。
关键词
超精密加工
自寻位工艺
点云融合算法
奇异值分解
叶片加工
Keywords
ultra-precision machining
self-positioning technology
point cloud fusion algorithm
singular value decomposition
turbine blade processing
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于立木拓扑特征的ULS-TLS点云融合算法——以银杏人工林为例
李纪霖
孙圆
纪北京
张忻慧
温小荣
刘玉华
余鹏飞
《中南林业科技大学学报》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SVD的超精密工件自寻位加工算法能力评价
杨航
宋书飘
黄文
何建国
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
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职称材料
已选择
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条
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参考文献
引证文献
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