Som en viktig del av stadsvegetationen spelar gatuträden en viktig roll för att upprätthålla miljökvaliteten, den estetiska skönheten i stadslandskapet och den sociala servicen för invånarna. För stadsplanering och kommunal skogsförvaltning krävs noggrann och aktuell inventeringsinformation för gatuträd. I detta dokument presenteras en ny Voxel-baserad Neighborhood Searching (VNNS) metod för att effektivt identifiera gatuträd och härleda deras morfologiska parametrar från Mobile Laser Scanning (MLS) punktmoln data. VMNS-metoden består av sex tekniska komponenter: voxelisering, beräkning av värden på voxels, sök- och märkningsområden, utvinning av potentiella träd, härleda morfologiska parametrar, och eliminera polliknande objekt andra än träd. Metoden valideras och utvärderas genom två fallstudier. Utvärderingsresultaten visar att fullständigheten och korrektheten i vår metod för att upptäcka gatuträd är över 98 procent. De härledda morfologiska parametrarna, inklusive trädhöjd, krondiameter, diameter på brösthöjd (DBH) och kronbashöjd (CBH), är i god överenskommelse med fältet Open Access Remote Sens. 2013, 5 585 mätningar. Vår metod ger ett effektivt verktyg för att extrahera olika morfologiska parametrar för enskilda gatuträd från MLS punktmolnsdata. Vegetationen i städerna är en viktig del av det urbana ekosystemet och landskapet. I synnerhet gatuträd spelar en viktig roll för att förbättra miljökvaliteten, bevara den estetiska skönheten i stadslandskapet och tillhandahålla social service för invånarna. Gatuträd ger skugga åt fotgängare, gynnar dagvattenhantering [1], minskar luftföroreningar [2–4] och gatubuller [5], måttlig värmeackumulering i stadsgators kanjoner [6] [7] [8], och minskar byggnadsenergiförbrukning och CO2-utsläpp [9]. Tillväxtförhållandena för gatuträd påverkas dock ofta negativt av vissa naturliga och abiotiska faktorer [10]. En del studier visar att omkring hälften av de nyplanterade gatuträden inte kan överleva längre än de två första åren i vissa städer [11, 12]. Därför är förvärv och övervakning av förhållandena för gatuträd viktigt för plantering av urbana träd, underhåll och förvaltning. En omfattande inventering och klassificering av gatuträd kräver flera karakteristiska parametrar: trädarter, tillväxtförhållanden, förekomst eller frånvaro av insekter eller sjukdomar, transplantationskrav, datum för plantering osv. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Ett enskilt träds tillväxttillstånd och biologiska funktion kan härledas från dess morfologiska parametrar, såsom trädhöjd, diameter på brösthöjd (DBH), kronbredd och kronbashöjd (CBH). Traditionellt, dessa parametrar gatuträd erhålls genom fältmätningar, som är mycket tidskrävande och arbetskraft är dyrt. Eftersom gatuträdens storlek och form förändras från år till år, även från säsong till säsong, skulle det vara mycket kostsamt att få aktuell information om gatuträd med fältmätningsmetoden. Det behövs en effektivare metod för att få fram information om gatuträd i städerna. Tillkomsten av laserskanning eller LiDAR (Light Detection and Ranging) systemet representerar ett tekniskt genombrott i att förvärva tredimensionella (3D) data om ytobjekt på ett snabbt och kostnadseffektivt sätt. När det gäller bärplattformen kan laserskanningssystem klassificeras i fyra kategorier: Satellitbaserad laserskanning (SLS), Airborne Laser Scanning (ALS, nämligen luftburen LiDAR), Mobil laserscanning (MLS, i sin helhet, Fordonsburen laserskanning, VLS) och Terrestrial Laser Scanning (TLS). SLS-uppgifterna har glesa provtagningspunkter och är inte tillräckliga för identifiering av gatuträd [13]. TLS-data har den högsta noggrannheten och provtagningstätheten och kan användas för strukturrekonstruktion av enskilda träd [14] [15] [16]. TLS dåliga rörlighet begränsar dock upprepade undersökningar för ett stort stadsområde. ALS har den extraordinära förmågan att samla mycket noggranna och täta höjdmätningar. Många studier visar att ALS-data kan användas för att undersöka urban 3D-morfologi [17], för att extrahera byggnadstak, fotavtryck och densitetsinformation [18] [19] [21], för att uppskatta urban grön volym [22, 23], och för att upptäcka enskilda träd [24] [25] [26]. På grund av den övre och nedre sensorgeometrin är det dock svårt för ALS att fånga upp
REF föreslog en voxelbaserad metod för att extrahera enskilda träd från mobila laserskanningsdata, men deras metod är inte lämplig att använda vid luftburna Li-DAR-skanningar.
A Voxel-Based Method for Automated Identification and Morphological Parameters Estimation of Individual Street Trees from Mobile Laser Scanning Data
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}