1、基于激光掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)葉面重建的方法研究2實(shí)驗(yàn)流程1項(xiàng)目背景及引入4總結(jié)3具體實(shí)驗(yàn)手段目 錄項(xiàng)目背景及引入01part項(xiàng)目背景葉面積與光合作用 Leaf 樹(shù)木的葉面積與光合作用有著密不可分的關(guān)系。 葉面積指數(shù)直接決定了樹(shù)木光合作用的能力。(b) 植物葉面積指數(shù)與呼吸作用、光合作用產(chǎn)物積累間的關(guān)系圖 (a) 植物光合作用的作用圖C(碳)碳匯C(碳)碳匯 樹(shù)木通過(guò)光合作用吸收大氣中的二氧化碳將其轉(zhuǎn)換為其所需的物質(zhì)和能量，就是通常所說(shuō)的森林碳匯作用。傳統(tǒng)測(cè)量手段測(cè)量方法測(cè)量精度傳統(tǒng)測(cè)量方法破壞性大（需摘取樹(shù)葉）林分?jǐn)?shù)據(jù)量極其龐大，不具有測(cè)算大面積林分?jǐn)?shù)據(jù)的能力測(cè)量精度差解決思路雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)建

2、立理論模型精確計(jì)算結(jié)果Solution解決思路實(shí)驗(yàn)流程02part實(shí)驗(yàn)流程圖隨機(jī)選取實(shí)驗(yàn)對(duì)象含笑樹(shù)激光掃描儀大量點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取葉脈點(diǎn)云數(shù)據(jù)離散的葉脈點(diǎn)葉 脈 聚 類(lèi)葉脈的連續(xù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)基于分水嶺算法葉片分離葉片點(diǎn)云數(shù)據(jù)三角剖分計(jì)算葉面積Step步驟具體手段及算法03part項(xiàng)目準(zhǔn)備 相關(guān)儀器 數(shù)據(jù)來(lái)源含笑樹(shù) 地面激光雷達(dá)掃描儀含笑樹(shù)數(shù)據(jù)效果圖圖（a）用激光雷達(dá)掃描儀掃描含笑樹(shù)獲得數(shù)據(jù)。單棵數(shù)據(jù)多達(dá)11萬(wàn)行。使用MatLab讀取原始數(shù)據(jù)從而獲得完整葉片數(shù)據(jù)圖（b）。初步掃描獲得數(shù)據(jù)(b) 激光掃描完整活立木(a) 含笑樹(shù)原始數(shù)據(jù)過(guò)程獲得葉脈數(shù)據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)(a) 單獨(dú)葉脈部分(b) 葉片結(jié)合葉脈示意圖

3、建立葉脈模型，根據(jù)葉脈的特點(diǎn)，提取葉片數(shù)據(jù)中符合葉脈特點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。結(jié)果如圖（a）所示。將葉脈的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與原始葉片數(shù)據(jù)結(jié)合,觀察結(jié)果。結(jié)果如圖（b）所示。過(guò)程過(guò)程觀察葉脈提取結(jié)果局部放大示意圖葉脈聚類(lèi)葉 脈 聚 類(lèi) 結(jié) 果 示 意 圖 由于葉脈數(shù)據(jù)是離散的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致噪聲點(diǎn)，造成中心區(qū)域的偏差。 根據(jù)葉脈模型，對(duì)離散的葉脈點(diǎn)聚類(lèi)，每一個(gè)顏色代表著一條葉脈。過(guò)程葉片分離葉 脈 分 離 結(jié) 果 根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果中每一類(lèi)數(shù)據(jù)的中心值，在整個(gè)立體空間中做分水嶺算法，分割出多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域里有且僅有一片樹(shù)葉。根據(jù)葉片數(shù)據(jù)到規(guī)整數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，分離出葉片。如圖所示。過(guò)程三角剖分計(jì)算葉面積a)葉片三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖b)葉片數(shù)據(jù)投影圖c)葉片空間三角剖分圖d)葉片投影三角剖分圖 計(jì)算結(jié)果：總?cè)~面積1.4875m2，真實(shí)葉面積指數(shù)2.0118。 總結(jié)04part總結(jié)分析不足闊葉