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电力走廊的树木生长会对输电线路的安全运营造成巨大影响，精确检测出影响线路安全的树木并将其砍伐至关重要。因此，提出一种基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算方法。首先，对激光点云进行快速自动化处理，先后精确提取地面点、电力线点与植被点；其次，基于电力线点进行分段，并分析电力线与植被点的安全距离，进而确定树障区域的位置和范围；最后，对树障区域植被点云进行单木分割，并统计单木数量，最终实现砍伐树木数量的精准估算。研究结果表明，无人机激光点云可以实现输电通道树障的有效检测与砍伐树木数量的精确估算，总体树木砍伐数量估算精度可达92.3%，可为输电线路安全运营提供遥感技术支撑，也可为电网运维单位制订树木砍伐计划提供可靠依据。 相似文献
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针对现有机载激光雷达（light detection and ranging，lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题，结合林木冠层空间结构分层的特点，提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先，对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化；然后基于冠层高度模型（canopy height model，chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶，以此作为单木位置的先验知识，继而采用归一化割（normalized cut，Ncut）方法实现冠层的初始分割；最后，以全局最大值代替局部最大值，并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件，再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测，进而实现单木的精确探测。实验结果表明，针对密集林区的单木分割，本方法有效地减少了漏识单木，整体精度达90%以上，将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。 相似文献