园林规划

在现今的园林规划竣工验收中，树木的竣工验收要求越来越严格，一般会要求统计树木棵树、胸径大小、每棵树木绝对坐标。传统方式通过人工使用全站仪、RTK等设备进行测量，较为繁琐。通过静态或者移动扫描仪获取的点云数据，在点云处理软件中可以自动分析点云数据，对数据进行分类和统计，相较传统方式效率大幅提升。

现场扫描

技术路线

园林场景的点云数据通常噪点非常多，原始数据中会有移动的行人、车辆等数据干扰。通过TBC点云模块中的细分区域功能，可以将数据自动分类，具体类型包括建筑、植被、地面、电力线、灯杆。自动分类可以将噪点剔除，并且把不同类别的数据分为不同的图层，以便后期的数据分析。

图1 自动分类后的点云数据（绿色为植被）

分类后的数据，植被图层一般包含了树木，使用TBC点云模块中的点要素提取，可以将植被数据中的树木进行单木提取。要素库可以自定义，默认的情况下通过映射属性可以自动分析每一颗树木的胸径、高度、展幅。路灯杆、电线杆同理也可以通过点要素提取自动分析。

图2 TBC中的点要素提取功能

自动提取后，会以树木底部的拟合圆形中心点作为单颗树木的坐标点，在2D视图下以符号来代表每棵树木。提取出的点要素数即代表了数据中自动分析出的树木棵树，每个点要素包含的属性信息有胸径、高度、展幅、北东高坐标值。这些信息就可以满足园林规划中，对树木竣工验收的要求，并且可以批量输出属性表格，在ARCGIS等软件中可直接加载，将三维数据简化为二维数据。

图3 初步自动提取之后的效果，每一个圆圈代表一个点要素

图4 3D视图下的效果以及属性中包含的信息

图5 行道树提取

在TBC中把数据分类之后，除了自动提取树木以外，也可以进行常规的点云绘图，将园林环境下的道路、建筑等数据进行绘制。

图6 绘制平面图