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作者：张坤祥;夏永华;侯云花;时盛春;鄢敏;沈长表;李雪;
单位：昆明理工大学国土资源工程学院;昆明理工大学城市学院;昆明理工大学云南高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心;
摘要：针对森林复杂空间导致的单木点云分割精度低的问题，以昆明市西山区海口林场的针叶林和落叶阔叶林两块样地作为研究对象，利用机载LiDAR点云数据，提出一种基于种子点优化的单木分割算法。该方法结合最远点采样和K近邻搜索方法探测单木的树顶点信息，使用K均值聚类实现种子点的优化选取，然后采用期望最大化算法寻求高斯混合模型的最优参数，提高高斯混合模型的拟合精度，最后，基于最优参数的高斯混合模型获取单木点云的分割结果。实验结果表明：研究提出的单木分割方法在两个实验样地的单木分割总精度O_(accu)分别为89.98%和90.43%,具有良好的单木分割效果，对林区树冠粘连和伪树冠顶点现象具有一定的辨别能力，实现了森林树木点云数据的精确分割。
关键词：机载激光雷达;;种子点;;单木分割;;K均值聚类;;高斯混合模型
