林权财产抵押监测方法及装置与流程

本技术涉及人工智能领域，可以用于金融领域，具体是一种林权财产抵押监测方法及装置。

背景技术：

1、林权抵押贷款是指以借款人自有或第三人依法有权处分的林地使用权和林木所有权资产在不转移占有的前提下，在银行设定抵押担保的贷款。为了在贷款前更好地掌握林区树木的状态，需要对林区树木的状态进行监测。

2、现有的林区监管方式多为人工巡护，定期巡视林区以检查树木是否被伐、是否坏死等；或采用人工与信息技术相结合的监管方式，如利用传感器与图像识别技术对树木的状态进行监测。随着激光雷达技术的逐步完善与发展，可以利用激光雷达设备获取点云数据。其便捷性高、数据精确且规模大，逐步广泛应用于林业相关领域，基于点云的对树木状态进行的建模也随之发展起来。现有技术中，已有使用基于k-means聚类的方法将点云分割成簇，根据邻域信息生成树木的骨架拓扑结构。然而，该方法对输入数据的质量要求较高，对于点云质量问题较差的数据，鲁棒性较差。现有技术还公开有对单木进行建模的adtree模型，与先确定树木的主干点的方法不同，该方法直接在原始点云中以树根为源点构建最小生成树，再通过迭代删除冗余部分来修剪初始树骨架。以上方法虽然可以基于点云对树木建模，但缺少对树木变化情况的监测。

3、综上所述，人工巡护监管林权财产的方式一直是林业管理的常规方法，但是其效率低下、成本高、存在安全隐患等问题也引发了人们越来越多的关注与担忧。随着科技的发展，传感器、远程监控等现代技术越来越成熟，利用这些技术手段实现林业管理监管已经成为一种趋势。但由于这些设备采集的图像视频本身具有局限性，林区中物体之间的遮挡也导致采集的数据难以满足相关人员查看树木形态的需求。虽然传感器可以反映出树木的生长状态，但也同样难以从多角度的视觉效果观察树木形态特征。目前，虽有较多对于树木进行建模的研究，但使用相关技术将树木作为林业财产进行监管的方法尚不成熟，缺少基于模型构建的对树木变化状态进行监测的技术手段，进而难以在贷款前深入地掌握林区树木的状态。

技术实现思路

1、针对现有技术中的问题，本技术提供一种林权财产抵押监测方法及装置，能够使用激光雷达设备扫描得到的点云数据对树木状态进行三维立体建模，以对不同时期的树木生长状态进行自动化监测，推进林权财产抵押贷款业务办理。

2、为解决上述技术问题，本技术提供以下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种林权财产抵押监测方法，包括：

4、对获取的树木点云数据进行枝干分离处理，得到点云主干数据与点云树枝数据；

5、分别对所述点云主干数据以及点云树枝数据进行骨架线提取，得到主干骨架与树枝骨架；

6、利用预先构建的单木三维模型进行林权财产抵押监测；其中，所述单木三维模型利用所述主干骨架与树枝骨架构建。

7、进一步地，在对获取的树木点云数据进行枝干分离处理，得到点云主干数据与点云树枝数据之前，还包括：

8、对所述树木点云数据进行去噪处理，得到去噪后的树木点云数据；

9、对所述去噪后的树木点云数据进行均匀降采样处理。

10、进一步地，所述对获取的树木点云数据进行枝干分离处理，得到点云主干数据与点云树枝数据，包括：

11、对所述树木点云数据进行分段，得到树木点云数据段；

12、对所述树木点云数据段进行聚类，并根据聚类结果生成所述点云主干数据与点云树枝数据。

13、进一步地，所述分别对所述点云主干数据以及点云树枝数据进行骨架线提取，得到主干骨架与树枝骨架，包括：

14、利用空间殖民算法对所述点云主干数据以及点云树枝数据进行骨架线提取，得到主干初始骨架与树枝初始骨架；

15、根据预设的骨架点权重与其父结点权重的比值对所述主干初始骨架与树枝初始骨架进行调整，得到所述主干骨架与树枝骨架。

16、进一步地，预先构建所述单木三维模型的步骤，包括：

17、对所述主干骨架进行圆柱拟合，得到单木主干三维模型；

18、基于异速生长理论确定所述树枝骨架中各树木枝条的半径，得到单木树枝三维模型；

19、对所述单木主干三维模型与所述单木树枝三维模型进行拼接，得到所述单木三维模型。

20、进一步地，利用预先构建的单木三维模型进行林权财产抵押监测，包括：

21、将单木在不同时间点对应的单木三维模型进行比较，得到单向距离与骨架点线距离；

22、根据所述单向距离与骨架点线距离进行林权财产抵押监测。

23、进一步地，在对获取的树木点云数据进行枝干分离处理，得到点云主干数据与点云树枝数据之后，还包括：

24、采用误差矩阵确定枝干分离处理的样本值；其中，所述样本值包括真正例、真反例、假正例及假反例；

25、根据所述真正例、真反例、假正例及假反例计算枝干分离处理的正确率。

26、第二方面，本技术提供一种林权财产抵押监测装置，包括：

27、枝干分离单元，用于对获取的树木点云数据进行枝干分离处理，得到点云主干数据与点云树枝数据；

28、骨架提取单元，用于分别对所述点云主干数据以及点云树枝数据进行骨架线提取，得到主干骨架与树枝骨架；

29、抵押监测单元，用于利用预先构建的单木三维模型进行林权财产抵押监测；其中，所述单木三维模型利用所述主干骨架与树枝骨架构建。

30、进一步地，所述的林权财产抵押监测装置，还包括：

31、点云去噪单元，用于对所述树木点云数据进行去噪处理，得到去噪后的树木点云数据；

32、均匀采样单元，用于对所述去噪后的树木点云数据进行均匀降采样处理。

33、进一步地，所述的林权财产抵押监测装置，所述枝干分离单元，包括：

34、点云分段模块，用于对所述树木点云数据进行分段，得到树木点云数据段；

35、枝干分离模块，用于对所述树木点云数据段进行聚类，并根据聚类结果生成所述点云主干数据与点云树枝数据。

36、进一步地，所述骨架提取单元，包括：

37、初始骨架提取模块，用于利用空间殖民算法对所述点云主干数据以及点云树枝数据进行骨架线提取，得到主干初始骨架与树枝初始骨架；

38、初始骨架调整模块，用于根据预设的骨架点权重与其父结点权重的比值对所述主干初始骨架与树枝初始骨架进行调整，得到所述主干骨架与树枝骨架。

39、进一步地，所述的林权财产抵押监测装置，还包括：

40、主干模型构建单元，用于对所述主干骨架进行圆柱拟合，得到单木主干三维模型；

41、树枝模型构建单元，用于基于异速生长理论确定所述树枝骨架中各树木枝条的半径，得到单木树枝三维模型；

42、单木模型拼接单元，用于对所述单木主干三维模型与所述单木树枝三维模型进行拼接，得到所述单木三维模型。

43、进一步地，所述抵押监测单元，包括：

44、距离计算模块，用于将单木在不同时间点对应的单木三维模型进行比较，得到单向距离与骨架点线距离；

45、抵押监测模块，用于根据所述单向距离与骨架点线距离进行林权财产抵押监测。

46、进一步地，所述的林权财产抵押监测装置，还包括：

47、样本生成单元，用于采用误差矩阵确定枝干分离处理的样本值；其中，所述样本值包括真正例、真反例、假正例及假反例；

48、结果确认单元，用于根据所述真正例、真反例、假正例及假反例计算枝干分离处理的正确率。

49、第三方面，本技术提供一种电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述林权财产抵押监测方法的步骤。

50、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述林权财产抵押监测方法的步骤。

51、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述林权财产抵押监测方法的步骤。

52、针对现有技术中的问题，本技术提供的林权财产抵押监测方法及装置，能够使用激光雷达设备扫描得到的点云数据对树木状态进行三维立体建模，得到单木模型，并对同一树木不同生长时期对应的单木模型进行对比分析，以确定树木的生长状态，实现对树木生长状态的自动化监测，节省了人工巡护林区的成本，相较于传统的视频监控而言，能够更加直观地掌握树木的生长状态，助力林权财产抵押贷款业务放贷前的资产评估工作。