論文の概要: Efficient divide-and-conquer registration of UAV and ground LiDAR point clouds through canopy shape context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11296v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 03:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 14:39:06.912481
• Title: Efficient divide-and-conquer registration of UAV and ground LiDAR point clouds through canopy shape context
• Title（参考訳）: 天蓋形状によるUAVおよび地上LiDAR点雲の効率的な分割・対数登録
• Authors: Jie Shao, Wei Yao, Peng Wan, Lei Luo, Jiaxin Lyu, Wuming Zhang
• Abstract要約: 本研究では,森林におけるTLSと地上のLiDAR点雲を自動かつ効率的に登録する手法を提案する。 提案手法は粗いアライメントと細かな登録を用い, 点雲の粗いアライメントを垂直および水平のアライメントに分割する。 実験結果から,異なるプロットにおけるLSデータと地上LiDARデータを登録し,水平方向のアライメント誤差が0.02m未満であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.08788703582076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Registration of unmanned aerial vehicle laser scanning (ULS) and ground light detection and ranging (LiDAR) point clouds in forests is critical to create a detailed representation of a forest structure and an accurate inversion of forest parameters. However, forest occlusion poses challenges for marker-based registration methods, and some marker-free automated registration methods have low efficiency due to the process of object (e.g., tree, crown) segmentation. Therefore, we use a divide-and-conquer strategy and propose an automated and efficient method to register ULS and ground LiDAR point clouds in forests. Registration involves coarse alignment and fine registration, where the coarse alignment of point clouds is divided into vertical and horizontal alignment. The vertical alignment is achieved by ground alignment, which is achieved by the transformation relationship between normal vectors of the ground point cloud and the horizontal plane, and the horizontal alignment is achieved by canopy projection image matching. During image matching, vegetation points are first distinguished by the ground filtering algorithm, and then, vegetation points are projected onto the horizontal plane to obtain two binary images. To match the two images, a matching strategy is used based on canopy shape context features, which are described by a two-point congruent set and canopy overlap. Finally, we implement coarse alignment of ULS and ground LiDAR datasets by combining the results of ground alignment and image matching and finish fine registration. Also, the effectiveness, accuracy, and efficiency of the proposed method are demonstrated by field measurements of forest plots. Experimental results show that the ULS and ground LiDAR data in different plots are registered, of which the horizontal alignment errors are less than 0.02 m, and the average runtime of the proposed method is less than 1 second.
• Abstract（参考訳）: 森林における無人航空機レーザ走査(uls)と地上光検出・測光(lidar)点雲の登録は、森林構造の詳細な表現と森林パラメータの正確な反転を作成するのに不可欠である。 しかし,森林伐採はマーカベース登録法では課題となり,マーカフリー自動登録法では対象物(樹冠,樹冠など)のセグメンテーションにより効率が低下する。 そこで本研究では,森林におけるALSと地上のLiDAR点雲を自動かつ効率的に登録する手法を提案する。 登録には粗いアライメントと細かな登録が含まれており、ポイント雲の粗いアライメントは垂直と水平に分けられる。 垂直アライメントは、接地点雲の正規ベクトルと水平平面との変換関係によって達成される接地アライメントによって達成され、水平アライメントはキャノピー投影画像マッチングにより達成される。 画像マッチングにおいて、植生点をまず地表面フィルタリングアルゴリズムで識別し、次いで水平面に植生点を投影して2つのバイナリ画像を得る。 2つの画像とマッチングするために、2点合同集合とキャノピー重なりによって記述されるキャノピー形状の文脈特徴に基づいてマッチング戦略を用いる。 最後に、地上アライメントと画像マッチングの結果を組み合わせて、ULSと地上LiDARデータセットの粗いアライメントを実装し、詳細な登録を行う。 また,提案手法の有効性,精度,効率を森林プロットのフィールド計測により実証した。 実験の結果,異なるプロットにおけるulsデータと地上lidarデータが登録されており,水平方向アライメント誤差は0.02m以下であり,提案手法の平均実行時間は1秒以下であることがわかった。

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