一种树木树干体积估算模型构建方法、体积估算方法及系统与流程
本发明涉及树木体积估算领域，特别是涉及一种树木树干体积估算模型构建方法、体积估算方法及系统。
背景技术：
树干材积是监测生态系统能量和营养物质流动的重要指标。精确的树干体积对于计算森林的材积量及生物量年变化等具有重要意义。目前，树木体积的估算方法主要有以下实现方法：
第一种方法：材积法，通过把树干假想为规则形状，测量树高、胸径及其派生因子参数构建树木的体积模型。材积法对林木的破坏小，但是通过把树干假想为规则形状进行计算，处理较为粗糙，估算精度偏低。
第二种方法：利用树木不同角度的平面图像，重建三维模型，估算树木的体积。
第三种方法：利用三维扫描技术对于研究树木的树干体积，尤其是树干树形不规则的树木的体积估算具有重要的应用价值。树干体积估算方法主要有材积计算法、照片重建三维体积法和三维扫描仪扫描法。目前获取物体三维模型采样的方法主要有多角度照片三维建模，或使用kinect、激光扫描仪等设备采样。如果使用多角度的照片构建的物体点云模型，工作量较大，且生成的模型效果受拍照的数量、角度和清晰度的限制；kinect等三维扫描仪的主要用于室内，户外采样受太阳光和供电的限制大，便携性和广适用性有待提高；激光扫描技术适合于大尺度的森林研究，在细粒度单木的研究的精度有限，而且使用成本高。
技术实现要素：
本发明提供了一种更高效的树木树干体积估算模型构建方法及系统，具有三维建模耗时短，且模型准确度更高的特点。
本发明还提供了一种更高效的树木树干体积估算方法及系统，采用上述构建方法构建的体积估算模型实现，能够快速准确的得出树干体积。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算模型构建方法，具体方法包括，
点云数据采样，三维扫描单株树木，采样树干的点云数据；
点云数据预处理，包括删除树干以外的多余的点云数据；所述多余的点云数据包括但不仅仅包括地面和树冠的点云数据；
树干体积估算，沿垂直方向，将树干点云数据水平分割为n层，通过横截面积分的方法分别计算各层切片的体积，再叠加n层的体积得到整株树干的体积；所述n为大于等于1的自然数；
构建树干体积模型，利用得到的树干模型因子及计算的体积结果，使用线性回归分析，进行模型拟合，使用一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型训练，使用另一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型验证，构建出树干体积与树干模型因子的树干体积模型；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径。
所述点云数据预处理还包括匹配处理，包括利用可视化数据处理工具对采样的树干点云数据进行可视化，利用可视化的效果图与野外实景拍摄的图片进行匹配。
所述方法还包括，进行点云数据预处理时，先进行匹配处理，再进行删除树干以外的多余的点云数据的处理。
通过横截面积分的方法分别计算各层切片的体积的具体方法包括，
利用包括x轴、y轴和z轴信息的点云数据，将高度为h的单株树干点云沿垂直方向水平分割为n个切片；对于每一层切片，利用底面和顶面的外围点云，确定切片的上下横截面的平面边界；匹配上下横截面垂直方向相对应的采样点；根据平面上点的x轴和z轴信息，找到一个横截面上长轴和短轴的交点，定位该平面的几何中心o；利用三角形面积计算原理，在x-z轴平面的顺时针或逆时针方向上，把外围与几何中心o相连，构成三角形，生成距离另一个横截面h处的横截面积表达式c(h)；对横截面积表达式在y轴方向上积分，生成切片的体积表达式，代入上下横截面匹配好的采样点的坐标，得到切片的体积。
匹配上下横截面垂直方向相对应的采样点的具体方法包括，在切片的上下横截面中的一个横截面选取均匀分布的采样点，计算每一个采样点与另一个横截面采样点的距离，匹配上下横截面的采样点。
所述n个切片为n个等高的切片。
所述切片的厚度为1cm～3cm。
所述方法还包括，对采样的点云数据进行自动可视化分析。
所述可视化分析包括采样的点云数据的3d可视化呈现和点云数据体积结果的图形化输出。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算模型构建系统，采用了上述树干体积估算模型构建方法，包括，
点云数据采集单元，三维扫描单株树木，采样树干的点云数据；
点云数据预处理单元，包括多余点云数据删除模块，删除树干以外的多余的点云数据；所述多余的点云数据包括但不仅仅包括地面和树冠的点云数据；
树干体积估算单元，包括，
点云数据水平分割模块，沿垂直方向，将树干点云数据水平分割为n层；
体积估算单元，通过横截面积分的方法分别计算各层切片的体积，再叠加n层的体积得到整株树干的体积；所述n为大于等于1的自然数；
树干体积模型构建模块，利用得到的树干模型因子及计算的体积结果，使用线性回归分析，进行模型拟合，使用一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型训练，使用另一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型验证，构建出树干体积与树干模型因子的树干体积模型；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径。
所述点云数据采集单元为具有光线传感器和深度摄像功能的智能移动终端。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算方法，具体方法包括，利用上述树干体积估算模型构建方法构建好的树干体积估算模型，输入树木的树干模型因子，得到对应的树干体积估算值；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算系统，利用上述树干体积估算模型构建方法构建好的树干体积估算模型进行估算，包括，
树干模型因子输入模块，包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径输入子模块；
树干体积估算模块，包括树干体积估算模型，根据输入的树干模型因子计算出对应的树干体积。
与现有技术相比，减少了对森林的破坏性，提高了建模的准确性，并且能够实现不规则物体的准确建模，建模工作量小，耗时短，能够满足建模的时效性。
附图说明
图1为本发明其中一实施例的树干体积模型构建流程示意图。
图2为本发明其中一实施例的胡杨的体积与模型预测结果散点图图。
图3为本发明其中一实施例的树干体积估算过程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本说明书(包括摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
一种树木树干体积估算模型构建方法，具体方法包括，
点云数据采样，三维扫描单株树木，采样树干的点云数据；
点云数据预处理，包括删除树干以外的多余的点云数据；所述多余的点云数据包括但不仅仅包括地面和树冠的点云数据；
树干体积估算，沿垂直方向，将树干点云数据水平分割为n层，通过横截面积分的方法计算每一层的体积，再叠加n层的体积得到整株树干的体积；所述n为大于等于1的自然数；
构建树干体积模型，利用得到的树干模型因子及计算的体积结果，使用线性回归分析，进行模型拟合，使用一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型训练，使用另一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型验证，构建出树干体积与树干模型因子的树干体积模型；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径。
如图1所示，首先三维扫描，进行树干的点云数据采样。作为本发明的一种实施方式，在距离树干3米-5米的范围内，进行360°全方位扫描，在扫描过程中可根据扫描情况调整扫描位置和视角，平均每株树干收集到一万多个信息点云，涵盖大量的树形信息，从而尽可能捕捉树干树形的细节信息，确保采样的准确性。作为本发明的一种实施方式，采用meshlab对点云数据进行预处理，删除树干以外的多余的点云数据，确保采样的准确性及体积估算的准确性，从而进一步确保构建的树干体积模型的准确性。
作为本发明的一种实施方式，以沙漠环境中生长的胡杨树干为例，将计算出的树干体积及其对应的树干模型因子作为构建模型数据集中的数据，采集大量数据组成数据集；作为一种实施方式，利用scikit-learn中的线性回归分析，进行模型的拟合，使用2/3的数据进行模型的训练，使用1/3的数据集进行模型结果验证。如图2所示，图2中圆点为模型训练数据，三角形的数据点为模型预测结果，预测结果与训练的数据具有较一致的变化趋势。通过模型的拟合和验证得到了胡杨树干的体积模型方程，该模型的r2为0.821。
v(m3)为树干体积；dbh(cm)为胡杨胸径；bd(cm)为树干基径；h(m)为树干高度；sh为树高；sh2×dbh为树高(m)和胸径(m)的派生因子。利用该体积估算模块，就能够在不对森林造成破坏的情况下，通过测量同样生长环境和同样树木品种的胡杨树木的树干模型因子，直接将树干模型因子带入该模型得到树干体积。
在已有的三维建模中，通常采用第三方工具进行物体的模型重建，例如使用meshlab重建或者是选用高斯模型等进行单个模型的构建。但是此种方法在处理过程中可能会遗失物体的部分特征，降低建模准确度；而且，如果要实现对不规则物体准确的重建，需要人工处理每一个样本的细节，因而建模工作量大，耗时长，难以满足建模的时效性。
本发明能够克服不同的树干树形差异而造成的体积难以准确估算的难点，克服了已有的研究方法对森林毁坏性大的缺点(破坏性采样)，丰富了三维技术应用于林学的研究方法，十分适用于其他珍稀树种的研究，具有较好的推广应用价值，对于森林管理和未来可持续性研究提供技术支撑，且具有估算精度高、耗时短、高效和低成本的特点。本发明方案在处理过程中不会遗失物体特征，提高了建模的准确性，并且能够实现不规则物体的准确建模，不需要人工处理每一个样本的细节，建模工作量小，耗时短，能够满足建模的时效性。
作为一种实施方式，本发明考虑到实测树干体积的破坏性大和工作量大的缺点，因此通过分析三维扫描仪获取的树干高度与人工测量的树干高度之间的误差，来佐证三维扫描的采集样本的精度。最后输出样本体积、体积模型和测量精度。
所述点云数据预处理还包括匹配处理，包括利用可视化数据处理工具对采样的树干点云数据进行可视化，利用可视化的效果图与野外实景拍摄的图片进行匹配。
作为本发明的一种实施方式，利用meshlab可视化数据处理工具对采样的树干点云数据进行可视化，利用可视化的效果图与野外实景拍摄的图片进行匹配，以保证后续模型构建的准确性。
作为本发明的一种实施方式，进行点云数据预处理时，先进行匹配处理以保证正确性，再进行删除树干以外的多余的点云数据的处理，以进一步保证后续模型构建的准确性。
作为本发明的一种实施方式，通过横截面积分的方法计算每一层体积的具体方法包括，
利用包括x轴、y轴和z轴信息的点云数据，将高度为h的单株树干点云沿垂直方向(y轴方向)水平分割为n个切片；对于每一层切片，利用底面和顶面的外围点云，确定切片的上下横截面的平面边界；匹配上下横截面垂直方向相对应的采样点；根据平面上点的x轴和z轴信息，找到一个横截面上长轴和短轴的交点，定位该平面的几何中心o；利用三角形面积计算原理，在x-z轴平面的顺时针或逆时针方向上，把外围与几何中心o相连，构成三角形，生成距离另一个横截面h处的横截面积表达式c(h)；对横截面积表达式在y轴方向上积分，生成切片的体积表达式，代入上下横截面匹配好的采样点的坐标，得到切片的体积。
如图3所示，作为本发明的一种实施方式，在服务器端对点云数据使用算法处理并计算树干体积。计算树干体积的主要思路是在垂直方向上将树干点云数据切为n层，然后通过横截面积分的方式计算每一层的体积，再叠加n层的体积得到整株树干的体积；考虑树干截面多为不规则的多边形，因此在计算横截面积时利用三角形面积计算原理，在x-z轴平面的顺时针或逆时针方向上，把外围点与几何中心o相连，构成三角形，最后生成距离另一横截面h(0<＝h<＝h/n)处的横截面积表达式c(h)；对于每一个切片，对横截面表达式在y轴方向上积分，生成该切片的体积表达式，代入上下底面的匹配好的点坐标得到该切片的体积；分别计算n个切片的体积并叠加；循环单个树干体积的算法，直到所有的树干的数据集被计算。在本发明方案的体积算法中，形状不规则的树干与其他形状较为规则的树干进行同样的处理流程，将树干的数据集分为多层，可以保证树干的不规则部分纳入体积结果中。如图3所示，利用公式
作为本发明的一种实施方式，匹配上下横截面垂直方向相对应的采样点的具体方法包括，在切片的上下横截面中的一个横截面选取均匀分布的采样点，计算每一个采样点与另一个横截面采样点的距离，匹配上下横截面的采样点。
作为本发明的一种实施方式，所述n个切片为n个等高的切片，每个切片厚度为h/n；也可以为随机切割的切片。作为本发明的一种实施方式，所述切片的厚度为1cm～3cm。例如一截树干高3米，设置100层切片，切片厚度为3cm，一方面确保计中涵盖较完整的树形信息，同时不至于太薄增加计算量。
作为本发明的一种实施方式，所述方法还包括，对采样的点云数据进行自动可视化分析。所述可视化分析包括采样的点云数据的3d可视化呈现和点云数据体积结果的图形化输出。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算模型构建系统，采用了上述树干体积估算模型构建方法，包括，
点云数据采集单元，三维扫描单株树木，采样树干的点云数据；
点云数据预处理单元，包括多余点云数据删除模块，删除树干以外的多余的点云数据；所述多余的点云数据包括但不仅仅包括地面和树冠的点云数据；
树干体积估算单元，包括，
点云数据水平分割模块，沿垂直方向，将树干点云数据水平分割为n层；
体积估算单元，通过横截面积分的方法计算每一层的体积，再叠加n层的体积得到整株树干的体积；所述n为大于等于1的自然数；
树干体积模型构建模块，利用得到的树干模型因子及计算的体积结果，使用线性回归分析，进行模型拟合，使用一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型训练，使用另一部分树干模型因子及其对应的体积结果数据集进行模型验证，构建出树干体积与树干模型因子的树干体积模型；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径。
本发明技术方案能够根据不同形态样本的特点，捕捉外部形态并保留外形特征。在不破坏物体的情况下，进行树干3d点云数据采样，便捷地获取树形信息，比传统材积计算方法更为准确；相比于使用照片建模，工作量更少，且估算的准确性更高；同时，与激光扫描相比，成本低且适用于单株树干的扫描，能对树形不规则树干三维模型较为准确的构建。
所述点云数据采集单元为具有光线感应器及深度摄像功能的智能移动终端(如手机或pad等)。如图1所示，作为本发明的一种实施方式，根据本发明的点云数据采样方法，可以使用搭载三维扫描摄像头的智能手机硬件，进行树干的点云数据采样，成本低廉，便携且方便操作。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算方法，具体方法包括，利用上述树干体积估算模型构建方法构建好的树干体积估算模型，输入树木的树干模型因子，得到对应的树干体积估算值；所述树干模型因子包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径，如还可以包括树高等。
该树木树干体积估算方法在已经建立的模型的基础上，输入同样成长环境，同种类型的树干模型因子参数，不能能够很快得出树干的体积，而且，能够克服不同的树干树形差异而造成的体积难以准确估算的难点，克服了已有的研究方法对森林毁坏性大的缺点(破坏性采样)，丰富了三维技术应用于林学的研究方法，十分适用于其他珍稀树种的研究，具有较好的推广应用价值，对于森林管理和未来可持续性研究提供技术支撑。
根据本发明提供的一种树木树干体积估算系统，利用上述树干体积估算模型构建方法构建好的树干体积估算模型进行估算，包括，
树干模型因子输入模块，包括但不仅仅包括树干高度、胸径及树干基部直径输入子模块；
树干体积估算模块，包括树干体积估算模型，根据输入的树干模型因子计算出对应的树干体积。
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