Syftet med denna studie är att utveckla nya algoritmer för automatiserad urban skogsinventering på individuell trädnivå med hjälp av LiDAR punktmolnsdata. LiDAR-data innehåller tredimensionell strukturinformation som kan användas för att uppskatta trädhöjd, bashöjd, krondjup och krondiameter. Detta möjliggör precision urban skogsinventering ner till enskilda träd. Till skillnad från de flesta av de publicerade algoritmer som upptäcker enskilda träd från en LiDAR-härledd raster yta, arbetade vi direkt med LiDAR punktmolnsdata för att separera enskilda träd och uppskatta trädmått. Testresultat i typiska stadsskogar är uppmuntrande. Framtida arbeten kommer att vara inriktade på att synergisera LiDAR-data och optiska bilder för urban trädkarakterisering genom datafusionstekniker.
REF utvecklade en metod för att uppskatta trädmått för urban skogsinventering genom att upptäcka trädtoppar och använda en regionväxande algoritm för segmentering.
Individual Tree Segmentation from LiDAR Point Clouds for Urban Forest Inventory
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}