基于網格分析的激光點單株果樹識別

羅秋慧 李航 楊弘凡 吳麗

摘要：為快速識別果園環境中果樹的分布情況，提高果園機械自動化果樹定位精度，在控制成本與缺乏信息的前提下使用少線數激光雷達，提出一種基于地物點云側投影網格分析方法實現果樹識別。該方法通過線雷達獲取果樹信息點云，然后根據點云角度信息進行側面二維投影、地物聚類劃分網格、高程跨度計算、逐層分析、逐網判斷等，完成果樹識別。試驗證明，該方法在地物信息缺乏的情況下可實現果樹準確識別，低成本地快速判斷果園中果樹分布情況，是一種有效的果樹識別方法。

關鍵詞：果樹識別;點云數據;乏信息;地物聚類;網格分析

DOI： 10. 11907/rjdk.191688

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A

文章編號：1672-7800（2020）004-0194-05

0 引言

果園機械無人機化是近年來農用機械研究熱點，果樹提取識別是果園機械研究的重要內容[1]。由于果樹隨季節變換更迭，其形態變換較快，探索一種使用現代手段，實現果樹信息的快速準確提取具有重要的農業應用價值[2]。

錢建平[3]使用雙側圖像，通過獲取果樹圖片信息分析識別單株果樹;馬永兵[4] 接收RSSI信號泰勒級數，展開多信道掃描定位以實現果樹識別;林怡[5]等使用激光雷達，采用圓檢測法計算局部極值點與周邊點到中心點的距離，以提取樹木信息;李霖等[6]進行點云聚類，根據樹木整體和局部信息提取單株樹;M artin等[7]利用3dapha形狀減少點云，推導模型參數，如樹冠和樹干高度、樹冠和樹干直徑及樹冠形狀，并分別對樹木進行建模減少數據量;程曉光等[8]根據樹木點云之間的幾何性質與點云的空間分布關系提取樹木信息;Bohm等[9]設置平臺系統，提高城區樹木移動處理速度;李麗等[10]通過樹干和樹冠雙生長法提取單株樹木信息。

綜合現有研究可發現在農業機械耕作中，使用激光雷達提取單株果樹的研究較少，尚處于發展階段。激光雷達可實時提供（果樹、電線桿和低矮植被）地物位置和三維信息[11]。雷達數據處理近年來逐步增多，在三維測繪領域占比增大[12]。由于多線數激光雷達價格昂貴，限制了激光雷達在農業上的應用[13]，因此急需一種低成本、高精度的果樹識別方法。本文改進了史文中等[14]的方法，依據果園特殊的種植環境，使用少線數激光雷達獲取果樹信息，在缺乏信息（乏信息）的情況下，進行單株果樹提取研究，提出一種基于地物點云側投影網格分析的果樹信息提取方法，從海量的點云數據中提取單株果樹的激光點。

本文方法采用少線數16線激光雷達作為主要采集設備，單株樹木提取的場景是果園環境，果園中果樹排列規則如圖1所示，設備采集角度平面定義與投影形式如圖2所示。

1 側投影網格分析樹木提取方法

不同地物有其特定的特征，三維信息不同，不同高度點云的狀態也不同，如果樹干部分點云數量少，則樹冠部分點云散亂較多[15]。因此，采用側面點云投影網格分析方法，依據高程值進行網格分析判斷，通過分析點云不同高度值形態特征，提取單株果樹，實現單株果樹識別，并去除果園電線桿和低矮雜草的干擾等。

1.1 單株果樹識別

（1）點云投影。地面點是點云采集中必存元素，地面點云的存在將地物連接形成一個整體。為避免地面點云對果樹識別造成影響，需將地面點去除，使點云在空間上形成孤立的點云團。地面一般是最低點，選取數據點P（ P>n），從P中選取最低的3個點，組成一個平面M;之后逐次計算數據點（xi，yi，zi，）距離平面M的位置，距離計算如式（1）所示。

（4）點云分層標記。點云分層是利用點云的高程值，獲取待處理點云數據中高程最大值Hmax與最小值Hmin作差，將差平均分為N層，即每層高度間隔為（Hmax-Hmin）/N，并將每層數標記為Layer[20-21]。

（5）逐層進行Y軸方向跨度計算。統計網格內點云數目，逐層計算每層點云在Y軸方向寬度，設定寬度閾值W，將計算的單層Y軸方向點云寬度與設定寬度閾值作比較;向上搜索時，尋找該層中非空網格，確定非空網格的行列號，在非空網格的基礎上，行數加1，列數不變;完成一層向上搜索后，左右兩邊開始搜尋，并將Layeri與上一層Layer i，寬度作比較，看是否出現寬度突變;再分層處理，聯合Layer的整體高程值與不同高程值所處層的Y軸方向寬度，確定不同地物種類。

具體過程如圖3所示。將三維單株樹木投影到YOZ平面，根據八鄰域搜索法進行網格鄰域搜索（見圖4Ca》，并根據點云層之間的高差劃分網格，使同一物體在網格劃分時不會出現空格網。網格點統計與搜索的第一步是從第一層開始橫向搜索，找出非空網格標記為Groupk ，向右繼續搜索，若仍為非空網格，做相同標記為Groupk，設置Y軸方向跨度值W，將該層具有相同屬性的網格內最大值ymax與最小值ymin作差，即E1 =ymax一ymin，并與W進行比較;第二步是進行自下而上的搜索，行數加1列數不變，進入上一層Layer2，搜索方式與上一層相同，并將下層差值E1與該層差值E2再次作差K1，即K1= E2 -E1，以此類推，

（6）提取單株樹木。完成上述工作后，輸出具有單株樹木Treek屬性的激光點，將激光點組成單株樹木原型。

1.2其它地物排除

在多數果園環境下，基于側投影網格點密度分析的單株樹木提取方法中，存在電線桿和一些低矮植的點云，需進行區分和排除。由于在果樹和電線桿中，果樹在高處會出現分枝，在投影格網層跨度之間會出現突變，電線桿投影形狀和橫向跨度基本規則不變，在低矮植被判斷時高度值小于Hy，高程值不高的物體，被分類為低矮植被。據此，在輸出單株樹木之前，可對點云二維投影的形態特征進行判斷，輸出滿足單株樹木條件的激光點云，獲得單株樹木的激光點云，如圖5所示，電線桿形狀較規則，呈柱狀，不存在形狀突變。低矮植被整體高度值在1.5m以下，且Y軸方向植被跨度值較大，達到3m左右。

上述總體流程如圖6所示。

2 應用實例及對比結果

使用少線數16線激光雷達，選取果園中的果樹作為實驗對象，獲取激光雷達點云數據。圖7（a）為含有15 405個激光點（包含樹木、電線桿和低矮植被）的試驗1區;圖7（b）為包含28 507個激光點的試驗2區，含有10棵果樹（杏樹）。

在進行投影面分析時，為避免設備兩面點云相互干擾，根據設備采集時激光點相對雷達設備的位置和建立的雷達坐標系，將激光點分為左半平面點云和右半平面點云，如圖8所示。（本文彩圖掃描OSID碼可見，下文同）藍色激光點云是雷達坐標系中0°-180°獲取的點云數據，玫紅色激光點云是雷達坐標系中180°-360°采集的點云數據。建立大小為0.5mx0.5m的網格，按照研究區域1中的樹木高度信息將點云分為8層，設置高度閾值H為2m，寬度閾值W根據果樹生長直徑設置為0.3m，提取單株果樹。按照研究區域2的樹木高度信息，將點云分為6層，設置高度閾值為1m。區域1和區域2高度閾值設置不一樣的原因是果樹整體分叉高度不同。區域2是杏園環境，果樹出現分叉的高度距離較低，故一般根據實際應用的場景設置高度閾值。如圖9所示，采用基于側投影網格點密度分析的方法可有效提取單株樹木，且能夠將電線桿有效濾除。

3 實驗結果與分析

側投影網格點密度分析方法的核心是根據網格劃分為基礎，計算點云投影密度的方法，格網大小選取決定后續樹木提取精度。分別采用1mx1m、0.5mx0.5m和0.25mX0.25m的網格對獲取的點云進行實驗，在進行網格點密度統計時，網格內激光點數量小于3時，判定為空網格。提取結果如圖10、圖11所示。

結果表明，由于雷達垂直方向欠采樣，如圖10所示，采集設備距離樹木5m左右，樹木間間隔較大，0.5mx0.5m網絡獲取的信息較為準確，0.25mx0.25m網格較小，搜索過程復雜;如圖11所示，采集設備距離樹木2m左右，在樹木相對密集，0.25mx0.25m試驗2區提取出的激光點云信息較為集中，0.5mx0.5m和1mx1lm提取的點云相對分散。因此，在實際應用中需根據具體情況適當選擇。

4 結語

本文以果樹為研究對象，根據果園種植特點，在低成本、少線數雷達采集地物信息缺乏的條件下，提出一種地物點云側投影網格分析方法，提取果園中果樹，并快速判斷果樹分布。該方法首先將左右平面的激光點數據分開處理，并去除地面點干擾，點云聚類并投影到YOZ二維平面;然后通過網格劃分、點密度統計、逐層分析、計算Y方向跨度等步驟識別果樹，算法結合雷達獲取的信息進行驗證，提取單株樹木信息。從試驗結果可看出，該方法可在缺乏信息的情況下，成功提取單株果樹。本文對農用機械自動化研究具有參考價值。

本次試驗場地是一處較平坦的野外環境，而實際中的果園環境一般是崎嶇不平的路面，車輛在行駛過程中的晃動會對果樹識別產生一定影響。因此，本文方法針對復雜環境的適用性還需進一步提高。

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（責任編輯：江艷）

作者簡介：羅秋慧（1993-），女，河南科技大學機電工程學院碩士研究生，研究方向為機器視覺;李航（1962-），男，博士，河南科技大學機電工程學院教授，研究方向為精密測試理論與技術。