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一种树木点云数据基于分割和自动生长的三维模型重建方法，其特征在于，该三维模型重建步骤包括：步骤S1：利用激光扫描仪扫描直接采集树木的扫描点云数据并对点云数据预处理，按照点云数据中每个点的坐标进行空间划分，实现三维空间的数据存储结构称为kd树(k‑dimensional tree)；步骤S2：对于点云数据的每一个点，利用点云数据的kd树查找多个近邻点，根据最小二乘方法把这些点拟合出一个平面，以这个平面的法向量作为点云法向量的初始估计值，利用点云数据的每一个点的法向量、切平面构造局部三维直角坐标系，利用点云数据的kd树查找多个近邻点；利用这些近邻点拟合二次曲面；利用这些近邻点拟合出的二次曲面计算主曲率；步骤S3：对于点云数据的每一个点，利用主曲率方向计算轴向分布密度，利用轴向分布密度将属于树枝上的点云与属于树叶上的点云区分；对于属于树枝上的点云，利用主曲率方向进行区域生长，产生过分割的分割结果；对于过分割的树枝上的点云，依照相邻组内的点云数量以及依照分组中所有点云的主曲率方向的平均值所确定的组角度进行区域合并，得到符合树木树枝器官分布的分割结果；步骤S4：对于分割得到的属于树枝部分的点云，将每一个树枝的点云沿其组方向进一步分割成较小的点云分组，利用较小的点云分组中心获得树枝的主枝的骨架点和对应的半径；步骤S5：统计不同树枝的主枝的骨架之间的夹角分布规律，利用分割得到的属于树叶部分的点云从树枝的主枝的骨架上引导生长树枝的细枝，通过控制树枝的主枝长出树枝的细枝的位置、树枝的细枝的骨架与树枝的主枝的骨架的夹角，树枝的细枝的长度来控制树冠的形状；步骤S6：利用各个骨架点和对应的半径建立树木的三维网格模型，在树枝的细枝的末端添加树叶模型完成重建。 |
