一种基于点云的试验田地块分割方法

一种基于点云的试验田地块分割方法，通过K‑means算法对激光雷达点云数据进行一次聚类，然后通过上下层分割，保留冠层点云，再通过DBSCAN算法对冠层点云数据进行二次聚类，通过点云边界框绘制得到多个试验田边界框，计算每个试验田边界框的水平宽度，并对宽度超出阈值范围的粘连地再进行分割，即完成整个试验田地块的分割。本发明综合运用Kmeans和DBSCAN两种聚类分割算法实现试验田地块的精细聚类分割，针对试验田地块间存在黏连地块现象，利用黏连地块间的地势变化曲线进行黏连地块的分割，最终可获得所有试验田地块的地块分割距离，有效解决因试验田地块间作物冠层相互遮盖，导致地块分割准确率不高的情况，适用于试验田整个生长时期的地块分割。