一种基于三维点云数据及神经网络的森林蓄积量计算方法

本发明公开了一种基于三维点云数据及神经网络的森林蓄积量计算方法，包括对点云数据进行预处理，包括点云去噪、滤波和归一化，去除单木信息以外的周边地物环境、非地面点等冗余数据；采用基于形态学滤波的标记控制分水岭算法对树冠中心点进行标记，实现单木分割，并提取单木胸径、树高、冠幅等单木参数；建立神经网络蓄积量反演模型，模型以单木参数作为输入层，以森林蓄积量作为输出层，采用优化算法对训练过程进行优化；利用蓄积量反演模型对森林蓄积量进行估算，将样地清查数据中的胸径、树高、冠幅输入模型，输出森林蓄积量估算结果。