文献综述
每棵树都有自身的结构，每片树叶并非独立于空间中，而是依附在对应枝干上。从激光扫描的三维空间林木点云中分析树干骨架结构，以及每片树叶归属的相应枝干。树木骨架是树木仿真及建模的基础，其树木三维模型重构技术在林业调查、生态环境建设、古树名木保护等方面有着广泛的应用。
针对树木三维骨架的快速获取问题，提出了一种基于中心点与空间特征的自动获取植株三维骨架的方法，采用由算法转换的点云数据，利用阈值分割的方法删除背景数据，根据植株三维点云模型的高度分层，对每层点组采用二次循环迭代方法聚类，对每层中各子类求取中心点。中心点的集合即认为是植株的骨架点。采用二次B 样条曲线插值拟合连线。同时，针对每段曲线得到不同的空间特征（曲率、绕率、空间走向等），最后根据获取得到的叶子点云，以这些点为聚类中心进行聚类，完成所提取的结果。
一、三维骨架重建原理与方法
1.基于图像重建植物三维树干骨架
从多幅图像中重建出植物三维模型，首先通过叶片分割的方法来重建叶片模型，通过交互式编辑的方式重构植物的枝干骨架。但是采用该方法重建的三维信息精度有限，需要大量的人工交互；而且基本上停留在二维层面上，这就难以准确反映植物的三维形态特征。物体的骨架表征了物体几何以及拓扑结构，因此国内外学者开始通过提取植物骨架的方式研究植株的拓扑结构及形态特征，如Shlyakhte。
2.基于激光扫描仪获得的数据重建三维树干骨架
三维激光扫描可以连续快速地对被观测物体进行非接触式测量，以获取物体表面至扫描仪的距离和反射强度。利用激光扫描仪获取的数据重建三维树干骨架，已经成为近年来的热点。但该方法成本较高，运算量大，使得重建的三维模型精度有限，且难以在实时测量和检测中应用。
3.基于力场的点云树木骨架重建
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