近日,安徽墨卡托科技有限公司与南京林业大学风景园林学院进行科研合作,共同探讨基于激光点云的植被信息提取研究。

植被是地表重要的地物之一,对于测绘、规划、林业等都是重要的基础信息数据。在植被覆盖较多的地区及其他类似的地物环境中,单纯光学遥感技术一般难以获取树下的地物等相关信息,进而造成很多研究工作和生产作业难以展开。而激光雷达(LIDAR)具有多次回波的特定,因而对植被具有穿透性。对于一些机载LIDAR而言,激光脉冲具有多次回波能力(3-9次),因此能够穿透树木等地物,从而获取树下的地物和地表的回波信息。利用软件对多次回波信号进行过滤和分类,就能够对植被与非植被进行区分,并进而对树下地物的激光回波信息进行识别和分类。利用LIDAR对地物具有穿透能力与多次回波的能力,可以弥补传统光学遥感的先天不足,所以如何利用激光雷达(机载、地面)的优势从而实现植被覆盖区的目标探测提取具有重要实践意义和应用价值。激光雷达可以与传统光学遥感方法相互结合,在很多领域可以进一步提高地物信息提取精度并拓宽应用领域和应用深度。

对于植被信息的提取和分类,也是激光点云的应用中的重要的内容之一。本次科研,主要针对激光点云数据中的植被数据,进行自动化的提取,将地表植被单独分离出来。之后,再利用深度学习算法,自动提取和分离单棵树木,并可根据预设的值,提取树木的树干。根据林业的实际需要,可提取特定高度的树干的直径。后期将进一步结合林业的业务需要,开发针对林业调查的自动化成图软件和服务,将植被信息的提取在自动化、深入化的应用方面做深入的探索。