《表1 单木树高参数提取结果对比》

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《地基LiDAR点云数据提取单木树高和胸径方法研究》

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注:与直接量测结果相比较，Hough变化拟合圆柱法和格网化拟合圆柱法得到的结果平均偏差分别为0.05 m、0.003m，标准差分别为0.142m、0.002m。

选取十株单木作为样本，用全站仪直接测量值获取的实测树高作为参考值，分别利用Hough变换拟合圆柱算法和格网化拟合圆柱算法计算样本的树高（表1）。从表中可知，与直接量测树高相比较，利用Hough拟合圆柱方法得到的树高精度虽然普遍较高，但是对于树冠内部部分数据缺失的1号树，会造成低估树高的结果。利用改正后的格网化拟合圆柱法提取的树高，该单木树高参数显著改善，与直接量测值相差较小。与直接量测结果相比较，Hough变化拟合圆柱法和格网化拟合圆柱法得到的结果平均偏差分别为0.05m、0.003m，标准差分别为0.142m、0.002m。进一步对Hough变换拟合圆柱算法和格网化拟合圆柱算法提取到的树高参数与直接测量树高对比进行相关性分析（图1-图2），相关系数分别为0.87和0.99。以上结果表明，格网化拟合圆柱算法提取树高既保证了精度，同时避免了树冠内部确实数据对树高参数提取的影响。