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龙图腾网获悉中铁工程设计咨询集团有限公司申请的专利一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120525928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510464051.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法及系统是由刘瀚舒;张婷;陈强;纪振森;段劼;黄青青;彭舸;李恒兴设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法及系统。该方法包括：基于无人机搭载摄像设备获取第一信息，所述第一信息包括林木的预设高度上方的树冠层图像数据和林木的预设高度下方的林下层图像数据；基于所述第一信息进行图像处理，并将处理得到的点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据；基于所述预处理后的点云数据确定树冠层林木数据和林下层林木数据，得到每棵林木的位置数据；基于改进的德劳内三角网算法对每棵林木的位置数据进行初配准，并通过优化函数对所述初配准结果进行第二次配准，得到林木三维点云模型。本发明显著提高了林木三维建模的效率和精度。

本发明授权一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种林木三维点云模型的跨源融合建模方法，其特征在于，包括： 基于无人机搭载摄像设备获取第一信息，所述第一信息包括林木的预设高度上方的树冠层图像数据和林木的预设高度下方的林下层图像数据； 基于所述第一信息进行图像处理，并将处理得到的点云数据进行预处理，得到预处理后的点云数据； 基于所述预处理后的点云数据确定树冠层林木数据和林下层林木数据，得到每株林木的位置数据； 基于改进的德劳内三角网算法对每棵林木的位置数据进行初配准，并通过优化函数对所述初配准结果进行第二次配准，得到林木三维点云模型； 其中，基于改进的德劳内三角网算法对每棵林木的位置数据进行初配准，并通过优化函数对所述初配准结果进行第二次配准，包括： 基于每棵林木的位置数据构建至少一个树冠层林木位置点的组合和至少一个林下层树木位置点的组合，每个组合包含三个非共线的林木位置点； 计算每个组合内两两林木位置点之间的距离，并将所有组合内计算得到距离的最小值作为约束阈值； 将所有树冠层林木位置点和林下层树木位置点可能的三个非共线点的组合，作为候选点组； 判断每个所述候选点组内的两两非共线的点之间的距离是否大于所述约束阈值，若大于，则基于所述候选点组内的点两两相连得到每个候选点组对应的三角形； 对所有大于约束阈值的候选点组进行连接形成三角形网，分别得到树冠层德劳内三角网和林下层德劳内三角网； 通过比较所述树冠层德劳内三角网和所述林下层德劳内三角网中三角形的边长和角度相似性，识别相互匹配的三角形，并基于所有匹配的三角形，将所述每棵林木的位置数据进行对齐，并通过边长和预设的角度约束过滤非林木点，得到初配准结果； 对所述初配准结果进行进一步配准，得到林木三维点云模型； 其中，基于所述预处理后的点云数据确定树冠层林木数据和林下层林木数据，包括： 将所述预处理后的点云数据转化为数字表面模型和数字高程模型； 将所述数字表面模型和数字高程模型输入至GIS软件进行相减，并将相减得到的植被高度信息进行冠幅提取，得到冠幅高度信息； 基于分水岭分割算法对所述冠幅高度信息进行识别和分割，得到树冠层的林木位置； 基于最小二乘法将林下层林木拟合为圆形，并基于拟合得到的圆形图像的圆心作为林下层林木的位置。

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