基于改进Delaunay算法的树冠三维重构单木因子提取

针对树冠结构复杂和点云数据量大的特点，为了提高测算单木因子中树冠表面积和体积的精度和效率，通过改进Delaunay三角网的算法机制，提出一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法，用于重构树冠表面，形成一种高精度高效率的树冠表面积和体积因子提取方法。利用地面三维激光扫描系统获取树冠点云数据，分别通过传统人工方法、点云量测法、数字高程模型算法与提出的改进SDDelaunay算法，计算实验区域研究对象的树冠表面积与体积，并进行对比分析，结果表明提出的算法完全满足计算精度，同时该计算方法的耗时只有传统人工法的41%，数字高程模型法的62%，大大提高了运算效率。