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Tree topology representation from TLS point clouds using depth-first search in voxel space / A. Schilling in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 4 (April 2012)
[article]
Titre : Tree topology representation from TLS point clouds using depth-first search in voxel space Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Schilling, Auteur ; A. Schmidt, Auteur ; Hans-Gerd Maas, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 383 - 392 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] relation topologique
[Termes IGN] semis de points
[Termes IGN] transformation de Hough
[Termes IGN] voxelRésumé : (Auteur) For a fundamental understanding of environmental processes and for the management of forests, information on the tree structure, preferably in 3D, is vital. Therefore, we propose a method to retrieve the spatial tree structure from 3D point clouds captured by a terrestrial laser scanner. The procedure addresses dense and noisy data sets of separate trees. Our method involves a variation of the Circular Hough Transform to determine trunk positions and a sequence of operations in voxel space. The core of the approach is the depth-first search algorithm, known from graph theory, to actually recover the tree as a graph. Furthermore, we compare results obtained from the tree graph to reference measurements of forest inventory parameters. The computation time of our method for topology representation is low and the method provides a reasonably accurate approximation of the 3D tree structure. Numéro de notice : A2012-181 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.78.4.383 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.78.4.383 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31628
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 78 n° 4 (April 2012) . - pp 383 - 392[article]