华中农业大学学报

作者：彭孝东，何静，时磊，赵文锋，兰玉彬

单位：1.华南农业大学电子工程学院(人工智能学院),广州 510642;2.国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心,广州 510642;3.农村农业部华南智慧农业公共研发中心,广州 510520

关键词：Kinect相机;激光雷达;三维点云;点云融合;冠层特征信息;作物表型检测;数字果园;精准农业

基金：广东省重点领域研发计划项目（2019B020214003）；岭南现代农业实验室科研项目（NT2021009）；高等学校学科创新引智计划（D18019）；“十四五”广东省农业科技创新十大主攻方向“揭榜挂帅”项目（2022SDZG03）

为了更好地建立单木三维彩色模型，获得准确表型参数，提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云，生成点云地图；由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云；然后以激光雷达点云位置为基准，通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准，使点云之间具有良好的初始位置关系，再使用最近点迭代 （iterative closest point， ICP）算法对点云进行精配准；最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理，实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比，融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明，Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补，提升点云配准精度，同时，既能降低光照气候条件的影响，又能增加测量距离，单木表型参数更准确。

来源：2023年第2期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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