激光点云深度学习的树种识别研究北大核心CSCD

针对激光雷达林业树种分类难以直接使用点云数据的问题,使用基于点云深度学习方法进行树种识别并提出PointNet-GS模型,无需将点云转为三维体素或二维图像,避免数据类型转换造成的特征丢失。以河北省塞罕坝机械林场的落叶松和白桦两个树种为研究对象。首先,将获取的点云数据进行数据预处理、单木分割,提取分割效果较好的单木作为样本;其次,将单木提取的样本进行几何下采样处理,保留更多局部特征便于网络模型学习;最后,将下采样处理的样本输入深度学习模型的网络,自动提取其高维特征进行学习,实现树种分类。实验结果表明,PointNet-GS树种分类精度达89.3%,Kappa系数为0.785,效果优于原始PointNet模型。