校园树木图像检测研究
摘要: 地理信息系统（GIS）在农业、林业，城市建设等各个行业都有着巨大作用，也出现了很多构建地理信息的方法，以及相应的开源软件，如OpenDroneMap等。而在林业中，地理信息系统对于植被信息的数据统计非常有用，但是由于树林等植被密度较高，结构较复杂，利用卫星遥感和无人机并不能很好的获得树木的种类和数量等信息，对于树木的三维信息更是缺少相应的测量手段。本项目是在此背景下，希望利用手机这一工具对校园不同道路两边的树木进行拍摄，并通过手机拍摄的角度和GPS位置信息，推测出树木的位置、种类等，并重构树木的三维特征，为缺少植被信息的GIS系统提供必要的数据。
关键词：树木，图像，三维重建
1.前言
地理信息系统（GIS）在农业、林业，城市建设等各个行业都有着巨大作用，也出现了很多构建地理信息的方法，如利用卫星遥感、无人机拍摄等，以及相应的开源软件，如OpenDroneMap等。而在林业中，地理信息系统对于植被信息的数据统计非常有用，但是由于树林等植被密度较高，结构较复杂，利用卫星遥感和无人机并不能很好的获得树木的种类和数量等信息，对于树木的三维信息更是缺少相应的测量手段。
为了实现对自然景物的真实再现，让用户身临其境的体验于一个由计算机模拟生成 的虚拟现实环境中，经常会对自然景物进行三维重建研究。在现实生活中，作为最为普遍的自然体，树木的三维模型重建在计算机图形学、城市景观设计、植物学、环境和病虫害管理、电脑游戏、虚拟现实以及精准林业和生态系统都有着重要的作用。但树木与其它具有一定规则形态的物体不同，树木形态结构特征一般都比较复杂，通常是由一个躯干和许多密集的复杂的分支组成，因此，对树木实现三维重建作为三维重建的一个分支成为了计算机立体视觉处理领域中的一个难点和热点。
本项目是在此背景下，希望利用手机这一工具对校园不同道路两边的树木进行拍摄，并通过手机拍摄的角度和GPS位置信息，推测出树木的位置、种类等，并重构树木的三维特征，为缺少植被信息的GIS系统提供必要的数据。
2.树木图像研究发展现状
高分辨率遥感影像可以帮助林业人员实现大范围高精度森林资源调查、木材 产量估计和森林测绘，也可以为城市绿化规划提供决策支持。随着遥感影像的分 辨率逐渐提高且获取变得容易，很多研究人员致力于单棵树木信息的提取工作。 但是当前树木检测方法普遍依赖于专家的先验知识，对不同场景的鲁棒性较低。 在复杂场景中，传统基于图像处理技术的树木检测方法往往受到地表环境和 光照环境的影响较大，而且现有深度学习检测模型也无法有效解决该问题。另外在树木粘连场景中，传统方法在树冠相互遮挡和光照阴影干扰下会出现定位漂移 现象且有大量漏识。
对于树木实现计算机立体视觉的三维模型重建概括起来，重点体现在两个方面，一 方面是基于规则的方法；另一方面是基于图像的树木三维信息获取。最早被人们使用的同时也是最成熟的树木建模方法就是过程化技术，对树木的生长状态以及形态特征等用 数学模型表达式模拟出来，该方法的优点是只使用少量的参数就能产生复杂的树木结构。L 系统是最典型、最常用的过程化建模方法之一，它是由 Lindenmayer 在1968 年首次提出的，也被称之为“字串重写系统”（string rewritings system），它就是把事先定义好的符号翻译成几何模型命令，用语法方式描述植物形态规律和生长规则，并加入了描述不同等级的分枝角度、长度比例等信息，最终得到复杂的树木几何模型。
基于规则重建树木交互性能好，此方法按照给定的几何模型命令可以生长出很逼真的树木模型，但所需的系统开销较大，对于自然界中特定的某种树木并不能真实的反应其三维模型，与现实差异很大。因此近年来，人们更专注于通过拍摄自然界中真实的树木图像还原出树木的三维模型的研究。2001 年，Shlayakhter利用摄像机拍摄树木的照片来提取树木信息，使用图像分割技术获得树木的主体框架，结合L-system系统辅助完成树木枝干的具体细节部分，实现树木模型的三维重建。2007 年，Quan和 Tan围绕着树木进行拍摄获得多幅树木的数字图像，根据图像之间的匹配关系及立体视觉模型从中求解出树木的三维点云，重建点云中树木枝干的可见区域，再利用计算机语言生成相似部分的不可见区域，然后采用基于颜色的分割技术获得树叶三维点，对枝干和树叶进行纹理匹配和渲染，进而得到树木的重建模型。2009 年，Teng 改进了拍摄过程中对拍摄角度以及拍摄范围的要求，从最初环绕树木拍摄 240o 减少到10o ，使得树木图像采集视角范围变小，而树木的三维重建也是以较少的图像为基础进行的，最大程度的降低地形对照片拍摄的影响。Zhang-lin Cheng等人利用一幅图像进行树木的三维模型重建，提出了先估计主轴方向、确定骨架点、计算骨架半径最终实现对树木的多步骤的重建。
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