К настоящему моменту лазерное сканирование заняло важное место в ряду методов, используемых для получения данных о лесах. Применение сканеров наземного и авиационного базирования способствует оперативному решению задач лесоведения и лесоводства, связанных с оценкой геометрии растительных организмов. При этом, как и в случаях использования других методов дистанционного зондирования, возможность косвенного определения конкретных параметров на основе получаемых со сканера «сырых» данных зависит как от свойств обозреваемых объектов, так и от выбора алгоритмов обработки. В настоящей работе рассматривается задача обнаружения стволов хвойного подроста и восстановления значений их диаметра по данным лазерного сканирования.
В 2023 г. в рамках полевых работ на участке, расположенном в Приморском районе Санкт-Петербурга, с помощью аппаратуры Trimble выполнено наземное лазерное сканирование подроста хвойных пород в границах компактного участка (прогалины). В отсутствие влияния полога подрост ели и сосны на участке долго сохраняет низкорасположенные ветви, а кроны рано приобретают густоту, из-за чего сбор данных о геометрии стволов и лежащих в глубине крон ветвей посредством лазерного сканирования оказывается затруднен. Сканы, полученные в таких условиях, стали материалом, на котором было испытано алгоритмическое обеспечение для определения диаметра ствола, широко используемое применительно к древостоям разной полноты [1, 2]. В его основе лежит аппроксимация проекций фрагментов облака точек на горизонтальную плоскость эллипсами. В ходе испытаний оценка значений диаметра выполнялась для высоты 0,5 м над уровнем земли, а также дополнительно для ряда других сечений. Удовлетворительные результаты получены для версий алгоритмов с накоплением, предполагающих, что яркость конкретного пикселя сформированного в ходе проецирования растра определяется числом точек исходного облака, попавших в границы соответствующего элемента разрешения. Существенные ошибки определения диаметра ствола выявлены для сечений, где от ствола отходят крупные практически вертикально ориентированные ветви. Также подтверждён факт влияния на точность оценки числа сканов, из которых сшито итоговое облако точек.