研究目的
从激光扫描中准确且自动地重建详细的3D树木模型。
研究成果
该方法能够从点云数据中精确重建三维树木模型，同时兼顾几何精度与拓扑保真度。该方法在处理不同类型和尺寸的树木时具有鲁棒性，只要输入点云能清晰呈现树枝结构，就能生成高质量模型。
研究不足
该方法取决于输入数据的质量。对于点云稀疏的扫描质量较差的数据，该方法可以重建出合理的拓扑结构，但可能无法达到足够的几何精度。该方法未考虑树枝的自然生长规律。
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AdTree：激光扫描树木的精确、详细与自动建模
DOI：10.3390/rs11182074
期刊：Remote Sensing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
激光扫描是获取树木及植被几何属性的有效工具，为三维树木建模奠定了坚实基础。现有基于激光扫描数据的树木建模研究众多，但部分方法无法保证足够的建模精度，另一些则主要依赖规则驱动因而高度依赖用户输入。本文提出一种从激光扫描数据中精确自动重建精细三维树木模型的新方法：首先通过Dijkstra最短路径算法构建最小生成树，从输入点云中提取初始树骨架；随后通过迭代移除冗余组件对初始骨架进行修剪；接着采用基于优化的方法拟合一系列圆柱体来逼近树枝几何形态。来自不同数据源的多类型树木实验验证了本方法的有效性与鲁棒性，整体拟合误差（即输入点与输出模型之间的距离）小于10厘米。重建的树木模型可进一步应用于树木属性精确估算、城市景观可视化等领域。本工作源代码已开源发布于https://github.com/tudelft3d/adtree。
作者：
Shenglan Du，Roderik Lindenbergh，Hugo Ledoux，Liangliang Nan，Jantien Stoter
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