中國熱科院橡膠所聯(lián)合中南林業(yè)科技大學在橡膠樹激光雷達點云智能分割研究中取得新進展

時間：2025-12-24 作者：資源與育種研究室 王祥軍 來源：中國熱帶農業(yè)科學院橡膠研究所 點擊次數(shù)：730

近日，中國熱科院橡膠所與中南林業(yè)科技大學合作，在橡膠樹激光雷達（LiDAR）點云智能分割研究中取得重要進展。針對橡膠林高密度冠層帶來的枝葉交疊、背景噪聲及樹干-樹冠邊界模糊等難題，研究團隊提出了一系列創(chuàng)新的深度學習解決方案。

團隊構建了RsegNet和RTreeNet模型，通過多尺度特征聚合等機制有效解決了冠層重疊問題，使單木聚類識別的F-score達到86.1%，實現(xiàn)精準的單木識別。開發(fā)的RTCrownNet模型，利用雙流協(xié)同特征融合等技術，將樹冠分割的mIoU（平均交并比）提升至87.31%，進一步精細化分割樹冠。此外，研究還兼顧了應用效率，提出了輕量化算法TM-WSNet和TMGH，借助Mamba等前沿架構大幅提升了單木LiDAR點云分割的計算速度與模型適應性。

基于上述高精度分割結果，團隊成功實現(xiàn)了對樹高、冠幅等關鍵參數(shù)的自動化提取，其中樹高估測的R2（決定系數(shù)）高達0.99，為橡膠林的精準管理與抗風育種提供了關鍵技術支撐。

圖1 橡膠樹激光雷達點云單木智能分割模型技術架構

圖2 模型實際應用流程（A：RsegNet；B：RTreeNet；C：RTcrownNet）

研究成果“RsegNet: An Advanced Methodology for Individual Rubber Tree Segmentation and Structural Parameter Extraction from UAV LiDAR Point Clouds”和“TM-WSNet: A Precise Segmentation Method for Individual Rubber Trees Based on UAV LiDAR Point Cloud”發(fā)表于國際著名期刊《Plant Phenomics》，橡膠所與中南林業(yè)科技大學聯(lián)培碩士生王恒瑞和本科生顏樂樂分別為論文第一作者；“A Fine-Scale Segmentation Method for Individual Rubber Trees Based on UAV LiDAR Point Cloud”發(fā)表于《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》，聯(lián)培碩士生李力為論文第一作者；“RTCrownNet: A Dual-channel Deep Learning Framework for Accurate Rubber Tree Crown Extraction from UAV LiDAR Point Clouds”和“Fine Segmentation and Structural Parameter Extraction of Rubber Tree Point Cloud Based on LiDAR Using the TMGH Method”發(fā)表于《Computers and Electronics in Agriculture》，聯(lián)培碩士生李力和李浩分別為論文第一作者。橡膠所新品種培育課題組王祥軍副研究員和中南林業(yè)科技大學電子信息與物理學院周國雄教授為上述論文共同通訊作者。該系列研究得到了海南省重點研發(fā)項目、海南省自然科學基金、國家自然科學基金等項目資助。

論文鏈接：

1.    RsegNet：https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100090

2.    RTreeNet：https://doi.org/10.1109/TGRS.2025.3593292

3.    RTCrownNet：https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.111093

4.    TM-WSNet：https://doi.org/10.1016/j.plaphe.2025.100093

5.    TMGH：https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110950

責任編輯：天然橡膠處