邢艳秋，蔡硕，汪献义，2

(1.东北林业大学 森林作业与环境研究中心，哈尔滨 150040；2.长沙智能驾驶研究院，长沙 410000)

0 引言

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，依据搭载平台的不同可分为星载雷达、机载雷达、车载雷达、地面激光雷达等多种类别，这些激光雷达在相应的应用场景中都具有特定的优势[1]。相较而言，地面激光雷达(terrestrial laser scanning，TLS)能够获取扫描目标的高精度三维信息，被大量应用于众多三维建模的逆向工程中[2]。在林业研究中，有较多研究者基于地面激光雷达展开林业参数提取[3]、树干提取[4]与建模[5-6]、单木分割[7]等研究，将点云快速地分为地面、树干与枝叶可为上述研究奠定基础，所以研究林分点云分类具有重要意义。

现阶段点云分类多分为逐点分类、基于分割的分类与基于多实体的分类。逐点分类需要遍历点计算特征，在大场景分类过程中这种特征计算方式的效率较为低下[8]；基于多实体的分类方式多应用于机载点云分类的研究[9-10]，且过程较为复杂。基于分割的分类有基于分割面片辅助的点云分类与基于体素分割的点云分类。Zhang等[11]研究了基于分割面片辅助的点云分类，其在分类过程中首先采用区域生长法将点云分割成相对独立的面片，然后计算这些面片关于几何特性、辐射强度特性、回波特性与拓扑关系的一系列特征训练支持向量机实现点云分类[12]。这种分割方式多适用于面特征比较多的城市场景中，林地中局部点云形状多不规则，使用基于分割面片的分割方式往往不能达到较好的分割效果，且在大场景中面片分割效率较低。……