ABSTRACT

路边树木是城市生态系统的重要组成部分，基于通过移动激光扫描(MLS)获得的点云提取它们的位置对城市生态至关重要，但由于严重的遮挡、树木桩系统造成的干扰以及街道上的家具和树冠之间的重叠，仍然具有挑战性。为了克服这些局限性，本研究提出了一种置信度引导的路边树提取方法。首先，从路边物体中提取杆状物体，并且估计它们可以被假定为树干的置信度，以指导分割的顺序。其次，通过结合基于置信度的引导和异速生长的约束，使用优化的最小割算法提取树。第三，在单个树木的水平上估计形态参数和活植被体积(LVV)。最后，在四个具有不同点密度、树种、种植密度和遮挡的数据集上验证了该方法。实验结果表明，该方法稳健有效，准确率为88.5%，召回率为92%，是基于城市街道LVV的生态评价的有效工具。

1. Introduction

近年来，“生态城市”已成为城市建设的未来方向(Joss等人，2013年)。城市中的植被具有维持碳氧平衡、净化环境和调节气候的重要生态功能(Corada等人，2020；刘等，2019；赵等，2018)。行道树是城市绿色空间的主要居住者，非常重要。在过去的工作中(埃克特，2012年)，卫星图像已被应用于森林调查，但由于缺乏垂直信息，三维森林结构的准确性有限。近年来，许多研究通过将图像与机载激光扫描(ALS)获得的点云相结合来探索垂直森林结构(Dash et al，2016；姚和魏，2013)。ALS广泛用于森林管理(戴等人，2018年)和城市行道树制图(Tanhuanp a a等人，2014年；吴等，2018)。然而&#

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Paper题目:Individual tree extraction from urban mobile laser scanning point clouds using deep pointwis ...

Confidence-guided roadside individual tree extraction for ecological benefit estimation

ABSTRACT

1. Introduction

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