摘要：为实时健康监测森林资源的生长状况,以原木为试验样本,利用三维激光扫描技术（3D Laser Scanning Technology）对原木进行扫描,得到原木点云数据,共计1 016 990个数据点。经扫描直接得到的点云数据存在噪点且数据量过多,给重构原木三维模型增加了困难,因此需要对点云数据进行分割、去噪和精简。本研究应用K均值（K-means）聚类算法对点云数据进行数据分割;自组织映射（Self Organization Map,SOM）神经网络对点云数据进行数据去噪;弦高偏移算法（Chord Height Offset Algorithm）对点云数据进行数据精简;最后得到564 821个数据点,根据处理后的点云数据对原木三维模型进行重构。试验结果证明,得到的原木三维重构图像清晰且不失真,保留了表面的完整特征信息,进而对树木的生长状况进行评估,此方法也可应用在遥感卫星图像处理上。

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