基于地面三维激光扫描仪获取树木的点云数据,提出了一种通过细化点云数据体素生成树木骨架的方法。基于树木点云数据构建体素空间,计算点云体素坐标;根据各体素中包含点云数据的统计信息进行体素噪点滤除;利用细化模板对滤除噪声的体素进行细化处理,基于细化后的体素拟合出骨架节点;根据树木在自然空间上的连通性和深度优先搜索算法连接骨架节点,生成树木骨架。利用一棵银杏树和一棵重瓣榆叶梅树对算法进行验证。采用地面三维激光扫描仪分别对这两棵树进行扫描,基于不同扫描精度的树木点云,分析了不同参数对树木骨架生成的影响。在生成银杏树骨架时,本文方法运行时间约缩短至GSA方法的1/30。而处理数据量更大的重瓣榆叶梅树点云数据时,树木骨架生成时间更是缩短至GSA方法的1/67。实验结果表明,所提算法生成的两棵树木骨架形态与树木原始点云所表现的形态结构相对一致,并且具有较好的运算效率,该算法具有一定的可行性和有效性。

影响地面三维激光扫描点云精度的因素有很多, 它们共同存在且交互影响, 研究各因素及其交互作用对点云数量、点云反射强度和点云标准偏差的影响有利于有效地提高地面点云精度。选择目标物的颜色、粗糙度、距离作为研究对象, 利用多因素方差分析法、多元线性回归分析法, 分析了各因素及其交互作用影响的显著性, 并拟合了点云标准偏差和点云反射强度的回归方程。研究结果表明：目标物距离对点云数量的影响较大, 5 m距离的点云数量约是30 m距离的40倍, 距离与点云数量成反比; 目标物颜色对点云反射强度的影响较大, 白色最大点云强度可达0.54, 而黑色只有0.18, 点云反射强度从大到小为白色、绿色、蓝色、红色、黑色; 目标物距离对地面三维激光扫描点云标准偏差影响最大, 30 m距离的点云标准偏差是5 m距离的3倍左右, 颜色次之, 粗糙度的影响不明显, 点云标准偏差与点云反射强度具有幂函数关系。