基于高密度UAV激光雷达点云的烤烟植株分割方法

本申请涉及烤烟表型测量技术领域，具体涉及基于高密度UAV激光雷达点云的烤烟植株分割方法，包括如下步骤：获取烟田区域的高密度UAV‑LiDAR点云数据；基于平均点云密度对点云数据进行密度校验；采用统计离群点移除算法对点云数据进行噪点剔除；使用布料模拟滤波器CSF和冠层高度模型CHM进行点云分类，识别烤烟点；识别烟株局部峰值点，利用2D的kd‑tree构建点云的空间索引，将点云分配至各局部峰值点，完成烤烟烟株的实例分割；基于包括行距、株距的烤烟种植规范对烟株实例进行优。本申请方法顾及行距、株距相对固定等种植规范，使用UAV‑LiDAR点云作为唯一数据源，数据获取成本低且精度高，只使用高精度的点云作为数据组织管理的数据结构，具有分割精度高，适用性广的优势。