机载点云单木分割方法和实现过程的概括介绍（论文赏析）

主流方法图

简单说明

从数据组织方法上看，主要有两种，一种是基于CHM，一种是直接基于点云。

CHM实际上就是归一化的数字表面模型nDSM，实现方法为，建立二维规则格网，将点云投影到格网中，格网值为内部点云的最低点高程，格网中无点时，进行插值，即将邻近格网值赋予该无点格网，得到DEM，同理将最低点高程改为最高点高程得到DSM，二者做差即可得到CHM。

a\ 分水岭方法在opencv库以及matlab中都可以直接调用分水岭函数来实现，关键在于如果在对应分割区域构建标记，来避免过分割现象。

b\ 基于点云距离分类的方法在LIDAR360软件中有所实现。

c\ 四次多项式拟合法主要针对针叶林的单木分割效果比较好，这主要是因为该类树木的树冠顶点在使用局部最大值进行搜索时效果较好，而冠层顶面凹凸不平或者较为平整时，树冠顶点难以确定，使得该类方法表现不加。

大多数的单木分割方法依赖于树冠顶点，而实际上树冠顶点确定总是会存在问题，如搜索半径和树木类型都会影响顶点的确定，而不准确的顶点搜索直接导致后续分割的精度大打折扣。理想很丰满，现实很残酷，亲自实验就会发现，论文中一笔带过的顶点搜索，也会出现各种不可接受的问题。