基于几何先验的无人机激光雷达点云分割方法，用于在密集的橡胶种植园中获取橡胶树的清晰树干高度和树冠结构信息

《Industrial Crops and Products》：Geometric-prior guided segmentation of UAV LiDAR point clouds for retrieving clear bole height and crown architecture of rubber trees in dense rubber plantations

　　

苏志康|张江|王鹏|周国雄|王向军

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  一种基于模板残差的几何先验方法在树冠重叠情况下提升了边界分割的准确性。
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  一种考虑不确定性的融合机制在物体遮挡情况下稳定了特征提取。
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  一种基于透射率的SVF可见性先验方法减少了地面附近树干与杂物的混淆。
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  GRTreeNet在橡胶树无人机LiDAR数据的分割任务中达到了88.50%的mIoU（平均交并比）。
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  基于分割驱动的检索方法提升了特征估计的准确性，CBH R2值达到了0.992。