1 山东科技大学测绘与空间信息学院，山东 青岛 266590
2 山东黄金矿业(莱州)有限公司焦家金矿，山东 烟台 261441
针对现有树干分割受到枝叶遮挡以及噪声影响导致精度不高的问题，提出了一种根据点云法向量的分层树干分割方法。首先对树干进行嵌套处理，在保留完整树干的同时去除下垂枝叶；其次对树干进行分层处理，并对每一层点云进行统计滤波；最后计算每层点云的法向量，根据其统计特征计算正确的分割高度。以银杏、水杉和柳树三种树木为研究对象进行实验，结果得到决定系数分别为0.974、0.934、0.922，均方根误差分别为0.070 m、0.075 m、0.132 m，说明所提方法具有较高的分割精度，能够为树木结构参数的准确提取提供技术支撑。
树干分割 树干嵌套 分层滤波 点云法向量 trunk segmentation trunk nesting hierarchical filtering point cloud normal vector
针对无任何预知信息下的散乱点云数据配准问题，提出了一种基于点云法向量信息的自动配准算法。根据点云局部法向量的变化提取特征点，通过比较特征点的直方图特征向量获得初始匹配点对；使用随机抽样一致性（RANSAC）算法，根据刚性距离约束条件得到精确匹配点对；利用四元素法计算得到初始配准参数，采用改进的最近点迭代（ICP）算法对点云精确配准。实验结果表明了此方法的有效可行性。
激光光学 三维点云 点云配准 点云法向量 最近点迭代
