一種單木分割方法及裝置與流程

2023-11-07 00:49:48 2

本發明實施例涉及森林資源分析技術領域，尤其涉及一種單木分割方法及裝置。

背景技術：

森林參數包括林分尺度的參數和單木尺度的參數，遙感技術的出現為森林參數提取帶來了技術上的革新，通過航空照片與外業調查相結合，能夠大大節省人力和時間。普通的光學遙感容易受光照、大氣和觀測角度等因素的影響，且只能獲取二維信息，其應用範圍受限。雷射雷達(Light Detection and Ranging,LiDAR)是一種新興的主動三維遙感技術，能夠同時獲取森林冠層表面的水平分布和垂直結構信息，基於高密度的雷射雷達點雲數據不僅能夠獲取林分尺度的森林參數，也可以提供單木尺度的森林參數。

基於點雲數據獲取單木尺度的森林參數需要先進行單木分割。目前，普遍採用的單木分割方法為基於柵格圖像的分割方法。然而，該分割方法的精度很大程度上依賴於柵格圖像的解析度，而且點雲轉化為柵格的過程中損失了點雲數據在垂直結構方面的精度，所以分割效果並不理想。

技術實現要素：

本發明實施例的目的是提供一種單木分割方法及裝置，以優化現有的單木分割方案。

一方面，本發明實施例提供了一種單木分割方法，包括：

獲取待分割區域的點雲數據；

將所述點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中；

對於所述點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中；

在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

另一方面，本發明實施例提供了一種單木分割裝置，包括：

點雲數據獲取模塊，用於獲取待分割區域的點雲數據；

第一划分模塊，用於將所述點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中；

第二劃分模塊，用於對於所述點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中；

分割模塊，用於在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

本發明實施例中提供的單木分割方案，獲取待分割區域的點雲數據後，直接根據點雲數據進行單木分割，將點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中，比較每個待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所有待劃分點依次劃入相應的點雲中，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。通過採用上述技術方案，直接根據點雲數據進行單木分割，減少了將點雲轉化為柵格或其他模型過程中損失的精度，有效改善分割效果，且算法複雜度較低，時間效率高，不受地形區域限制，可大範圍進行單木分割，分割效果顯著。

附圖說明

圖1為本發明實施例一提供的一種單木分割方法的流程示意圖；

圖2為本發明實施例一提供的一種單木分割流程示意圖；

圖3為本發明實施例二提供的一種單木分割方法的流程示意圖；

圖4a為本發明實施例三提供的一種樹木間距示意圖；

圖4b為本發明實施例三提供的又一種樹木間距示意圖；

圖5為本發明實施例三提供的一種待劃分點的劃分原理示意圖；

圖6為本發明實施例三提供的一種單木分割方法的流程示意圖；

圖7a為本發明實施例三提供的一種投影圖像示意圖；

圖7b為本發明實施例三提供的又一種投影圖像示意圖；

圖8為本發明實施例三提供的單木分割效果對比示意圖；

圖9為本發明實施例四提供的一種單木分割裝置的結構框圖；

圖10為本發明實施例六提供的一種終端的結構框圖。

具體實施方式

為了方便理解本發明實施例的技術方案以及相應的有益效果，首先對現有技術中常見的單木分割方案進行介紹：

在基於雷射雷達技術獲取點雲數據，對點雲進行濾波，分別生成數字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)和數字表面模型(Digital Surface Model，DSM)，二者差值獲得冠層高度模型(Canopy Height Model，CHM)。然後對CHM進行分割，達到單木識別的目的。基於CHM的點雲分割代表性算法包括局部最大值濾波法(local maximum focal filter)和分水嶺分割算法(watershed segmentation)。這些算法均以CHM為基礎，而生成CHM的過程中會因為點密度及地形起伏等因素引入誤差，導致該算法的精度極大依賴於CHM的精細程度，而且點雲轉化為柵格的過程中損失了點雲數據在垂直結構方面的精度，所以分割效果並不理想。

下面結合附圖並通過具體實施方式來進一步說明本發明的技術方案。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用於解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便於描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部結構。

在更加詳細地討論示例性實施例之前應當提到的是，一些示例性實施例被描述成作為流程圖描繪的處理或方法。雖然流程圖將各步驟描述成順序的處理，但是其中的許多步驟可以被並行地、並發地或者同時實施。此外，各步驟的順序可以被重新安排。當其操作完成時所述處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。所述處理可以對應於方法、函數、規程、子例程、子程序等等。

實施例一

圖1為本發明實施例一提供的一種單木分割方法的流程示意圖，該方法可以由單木分割裝置執行，其中該裝置可由軟體和/或硬體實現，一般可集成在計算機等終端中。如圖1所示，該方法包括：

步驟110、獲取待分割區域的點雲數據。

示例性的，待分割區域具體可為待分割的森林區域，可以是整片森林，也可以是整片森林中的一部分區域。待分割區域的面積大小可由計算機的內存以及圖像處理器等配置來確定。優選的，可通過建樹的方式選擇待分割區域，以提高分割效率。例如，可通過建立八叉樹或者kd(k-dimensional)樹的方式選擇待分割區域。此外，本發明實施例對森林中的樹木種類不做具體限定，可以是針葉林，也可以是闊葉林等其他森林。

優選的，待分割區域的點雲數據具體可為經過歸一化處理後的點雲數據。

步驟120、將點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中。

可以理解的是，樹木的頂點的高度會高於樹木的其他點的高度，可從點雲數據中尋找全局最高點作為目標樹木的頂點，並將該最高點劃入目標樹木點雲中，成為目標樹木點雲中的第一個點。本實施例的方法的基本思想是樹木頂點之間總是存在一定的水平距離，在找到目標樹木的頂點後，可通過區域增長找到屬於目標樹木的所有點，即將目標樹木的點與其他樹木的點進行區分，進而達到分割單棵目標樹木的目的。

本實施例中，將除了目標樹木以外的其他樹木均稱為非目標樹木，非目標樹木對應的點云為非目標樹木點雲。在確定非目標樹木點雲中的第一個點時，可設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中。

步驟130、對於點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將當前待劃分點劃入相應的點雲中。

示例性的，待劃分點具體可指除了步驟120中的目標樹木點雲以外的所有點。也就是說，除了目標樹木的頂點以外的所有點均可視為待劃分點。

本實施例中對所有的待劃分點逐一進行劃分，劃分的順序本實施例不做具體限定，可隨機選取，也可按照待劃分點的高低順序來進行劃分。在對待劃分點進行劃分時，可比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並將當前待劃分點劃入與其距離較近的點雲中。

優選的，若當前待劃分點與當前目標樹木點雲的相近程度高於當前待劃分點與當前非目標樹木點雲的相近程度，在當前待劃分點處於預設區域外時，將當前待劃分點劃入當前非目標樹木點雲中，預設區域為以最高點為中心且以預設長度為半徑的圓形區域。可以理解的是，在找到目標樹木的頂點後，以目標樹木的頂點為中心並以一定長度為半徑的圓形區域之外的點一般可認為是除了目標樹木以外的其他樹木的點，該一定長度即為上述的預設長度。預設長度的具體值本實施例不做具體限定，可根據待分割區域內的樹木種類以及實地考察的樹木間距信息等數據來設定，例如，對於一般的針葉林來說預設長度可設置為2米。

步驟140、在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

示例性的，在所有待劃分點被劃分完畢後，所有待劃分點被分為兩類，即目標樹木的點和非目標樹木的點，目標樹木的點被劃入目標樹木點雲中，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據，從而實現目標樹木的單木分割。

可以理解的是，在分割出一棵目標樹木後，可從待劃分區域中去除該目標樹木的點雲數據，形成新的待劃分區域，然後再從新的待劃分區域中分割出下一棵目標樹木，以此類推，每次循環只分割一棵樹，通過多次迭代將所有的樹依次從初始的待劃分區域點雲中分割出來。圖2為本發明實施例一提供的一種單木分割流程示意圖，如圖2所示，在獲取雷射雷達點雲數據後，對點雲數據進行分類，分為目標樹和其他樹(即非目標樹)，之後判斷其他樹對應的點是否已被分類完畢，若否，則循環次數i＝i+1並返回繼續進行分類，若是，則停止分割。

本發明實施例一提供的單木分割方法，獲取待分割區域的點雲數據後，直接根據點雲數據進行單木分割，將點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中，比較每個待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所有待劃分點依次劃入相應的點雲中，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。通過採用上述技術方案，直接根據點雲數據進行單木分割，減少了將點雲轉化為柵格或其他模型過程中損失的精度，有效改善分割效果，且算法複雜度較低，時間效率高，不受地形區域限制，可大範圍進行單木分割，分割效果顯著。

實施例二

圖3為本發明實施例二提供的一種單木分割方法的流程示意圖，本實施例以上述實施例為基礎進行優化，在本實施例中，將「比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中」優化為：計算當前待劃分點與當前目標樹木點雲中距離當前待劃分點最近的點之間的第一距離；計算當前待劃分點與當前非目標樹木點雲中距離當前待劃分點最近的點之間的第二距離；比較第一距離和第二距離的大小，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中。

相應的，本實施例的方法包括如下步驟：

步驟310、獲取待分割區域的點雲數據。

步驟320、將點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中。

步驟330、對於點雲數據中的每一個待劃分點，計算當前待劃分點與當前目標樹木點雲中距離當前待劃分點最近的點之間的第一距離，計算當前待劃分點與當前非目標樹木點雲中距離當前待劃分點最近的點之間的第二距離，比較第一距離和第二距離的大小，並根據比較結果將當前待劃分點劃入相應的點雲中。

優選的，根據比較結果將當前待劃分點劃入相應的點雲中可具體包括：當第一距離小於第二距離，且第一距離小於預設距離值時，將當前待劃分點劃入當前目標樹木點雲中；當第一距離大於或等於第二距離，或者第一距離大於或等於預設距離值時，將當前待劃分點劃入當前非目標樹木點雲中。

示例性的，當第一距離小於第二距離時，可說明當前待劃分點距離目標樹木點雲較近，而為了避免將雖然距離目標樹木點雲較近但實際並不屬於目標樹木點雲的待劃分點誤劃入目標樹木點雲中，可增加一個判定條件，即第一距離小於預設距離值，該預設距離值的具體值本實施例不做限定，可根據待分割區域內的樹木種類以及實地考察的樹木間距信息等數據來設定，與上述預設長度的值可相同也可不同，例如，對於一般的針葉林來說預設距離值可設置為2米或1.9米。

優選的，按照待劃分點的高低順序來依次對待劃分點進行劃分。圖4a為本發明實施例三提供的一種樹木間距示意圖，圖4b為本發明實施例三提供的又一種樹木間距示意圖，如圖4a和圖4b所示，假設樹#1為目標樹，A為樹#1的頂點，樹#2為非目標樹，B為樹#2的頂點，可見兩棵樹之間總是存在一定的水平距離，而樹的頂點之間的距離大於底部之間的距離，儘管在茂密的林區，樹木之間會相互遮擋，但是樹的頂部仍會有一定的間距。因此，本實施例基於自頂而下的思想，從樹的頂點開始，按照待劃分點的高低順序來依次對待劃分點進行劃分，可進一步提高單木分割的效率及準確率。

圖5為本發明實施例三提供的一種待劃分點的劃分原理示意圖，如圖5所示，假設樹#1為目標樹，A為樹#1的頂點(可視為種子點)，A也是目標樹點雲中的第一個點，樹#2為非目標樹，B為非目標樹點雲中的第一個點，假設A和B之間的距離dAB為2.5米(大於預設長度2米)。對於待劃分點C來說，與當前目標樹木點雲中距離最近的點為A，第一距離為dAC，與當前非目標樹木點雲中距離最近的點為B，第二距離為dBC，由於dAC小於dBC且小於預設距離值2米，所以將C劃入目標樹點雲中。對於待劃分點D來說，與當前目標樹木點雲中距離最近的點為C，第一距離為dCD，與當前非目標樹木點雲中距離最近的點為B，第二距離為dBD，由於dCD大於dBD，所以將D劃入非目標樹點雲中。對於待劃分點E來說，與當前目標樹木點雲中距離最近的點為C，第一距離為dCE，與當前非目標樹木點雲中距離最近的點為D，第二距離為dDE，由於dCE大於dDE，所以將E劃入非目標樹點雲中。依據上述原理，按照待劃分點的高低順序來依次對待劃分點進行劃分，可快速準確地找到屬於目標樹木的點，進而實現對目標樹木的分割。

步驟340、在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

本發明實施例二在上述實施例的基礎上對待劃分點的劃分過程進行了細化，進一步提高了單木分割方法的時間效率及準確率。

實施例三

圖6為本發明實施例三提供的一種單木分割方法的流程示意圖，本實施例以上述實施例為基礎進行優化，在本實施例中，將步驟「在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據」優化為：在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲中的所有點投影到二維平面，得到投影圖像；計算投影圖像的形狀指數；當形狀指數處於預設指數範圍內時，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

相應的，本實施例的方法包括如下步驟：

步驟610、獲取待分割區域的點雲數據。

步驟620、將點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中。

步驟630、對於點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將當前待劃分點劃入相應的點雲中。

本步驟的具體細節可參見上述實施例中的相關描述，此處不再贅述。

步驟640、在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲中的所有點投影到二維平面，得到投影圖像。

步驟650、計算投影圖像的形狀指數。

示例性的，可根據如下公式計算投影圖像的形狀指數：

其中，SI(Shape Index)為投影圖像的形狀指數，P為投影圖像的周長，A為投影圖像的面積。

可以理解的是，計算投影圖像的形狀指數的方法不限於上述公式，本領域技術人員可根據實際需求進行設計。

步驟660、當形狀指數處於預設指數範圍內時，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

示例性的，對於上述公式來說，SI的值越大，表明投影圖像(二維凸包)的形狀越細長，因此，可設定預設指數範圍(如小於a)，當形狀指數處於預設指數範圍內時，可說明最終的目標樹木點雲所對應的數據為目標樹木的數據，而非其他樹木的枝條的數據，所以可將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

圖7a為本發明實施例三提供的一種投影圖像示意圖，圖7b為本發明實施例三提供的又一種投影圖像示意圖。如圖7a所示，如果最終的目標樹木點雲中的所有點對應的是其他樹木的長的比較突出的枝條，那麼投影到二維平面後所得到投影圖像(二維凸包)接近橢圓形(SI值較大)。如圖7b所示，如果最終的目標樹木點雲中的所有點對應的是一棵樹，那麼投影到二維平面後所得到投影圖像接近圓形(SI值較小)。因此，可通過對投影圖像的形狀指數的衡量來區分所劃分的目標樹木點雲是否準確，進一步提升單木分割方法的準確度。

本發明實施例三在上述實施例的基礎上，對最終的目標樹木點雲進行進一步的驗證，可進一步提升單木分割方法的準確度。實驗表明，本實施例中的方法應用於針葉林工作區時，能夠檢測到86％的樹木，其中切割出來的樹有94％為正確的，總體的準確率F-score為90％。圖8為本發明實施例三提供的單木分割效果對比示意圖，如圖8所示，通過採用本發明實施例的方法可將上面的點雲數據圖像成功分割為下面的圖像，在下面的圖像中每個不同灰度的區域代表一棵被分割的樹木。

實施例四

圖9為本發明實施例四提供的一種單木分割裝置的結構框圖，該裝置可由軟體和/或硬體實現，一般集成在計算機等終端中，可通過執行單木分割方法來進行單木分割。如圖9所示，該裝置包括點雲數據獲取模塊91、第一划分模塊92、第二劃分模塊93和分割模塊94。

其中，點雲數據獲取模塊91，用於獲取待分割區域的點雲數據；第一划分模塊92，用於將所述點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中；第二劃分模塊93，用於對於所述點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中；分割模塊94，用於在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

本發明實施例所提供的單木分割裝置，直接根據點雲數據進行單木分割，減少了將點雲轉化為柵格或其他模型過程中損失的精度，有效改善分割效果，且算法複雜度較低，時間效率高，不受地形區域限制，可大範圍進行單木分割，分割效果顯著。

在上述實施例的基礎上，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中，包括：計算當前待劃分點與當前目標樹木點雲中距離所述當前待劃分點最近的點之間的第一距離；計算所述當前待劃分點與當前非目標樹木點雲中距離所述當前待劃分點最近的點之間的第二距離；比較所述第一距離和所述第二距離的大小，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中。

在上述實施例的基礎上，根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中，包括：當所述第一距離小於所述第二距離，且所述第一距離小於預設距離值時，將所述當前待劃分點劃入當前目標樹木點雲中；當所述第一距離大於或等於所述第二距離，或者所述第一距離大於或等於預設距離值時，將所述當前待劃分點劃入當前非目標樹木點雲中。

在上述實施例的基礎上，所述分割模塊包括投影單元、形狀指數計算單元和分割單元。其中，投影單元，用於在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲中的所有點投影到二維平面，得到投影圖像；形狀指數計算單元，用於計算所述投影圖像的形狀指數；分割單元，用於在所述形狀指數處於預設指數範圍內時，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

在上述實施例的基礎上，所述形狀指數計算單元具體用於：

根據如下公式計算所述投影圖像的形狀指數：

其中，SI為所述投影圖像的形狀指數，P為所述投影圖像的周長，A為所述投影圖像的面積。

實施例五

本發明實施例還提供一種包含計算機可執行指令的存儲介質，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時用於執行一種單木分割方法，該方法包括：

獲取待分割區域的點雲數據；將所述點雲數據中的最高點劃入目標樹木點雲中，設定一個無窮遠的點並將所設定的點劃入非目標樹木點雲中；對於所述點雲數據中的每一個待劃分點，比較當前待劃分點分別與當前目標樹木點雲及當前非目標樹木點雲的相近程度，並根據比較結果將所述當前待劃分點劃入相應的點雲中；在所有待劃分點被劃分完畢後，將最終的目標樹木點雲分割為目標樹木對應的點雲數據。

可選的，該計算機可執行指令在由計算機處理器執行時還可以用於執行本發明任意實施例所提供的單木分割方法的技術方案。

通過以上關於實施方式的描述，所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，本發明可藉助軟體及必需的通用硬體來實現，當然也可以通過硬體實現，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如計算機的軟盤、只讀存儲器(Read-Only Memory,ROM)、隨機存取存儲器(Random Access Memory,RAM)、快閃記憶體(FLASH)、硬碟或光碟等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述的方法。

實施例六

本發明第六實施例提供了一種終端，包括本發明任意實施例所提供的單木分割裝置。

具體的，圖10為本發明實施例六提供的一種終端的結構框圖，如圖10所示，本發明實施例提供一種終端，該終端包括處理器100、存儲器101、輸入裝置102和輸出裝置103；終端中處理器100的數量可以是一個或多個，圖10中以一個處理器100為例；終端中的處理器100、存儲器101、輸入裝置102和輸出裝置103可以通過總線或其他方式連接，圖10中以通過總線連接為例。

存儲器101作為一種計算機可讀存儲介質，可用於存儲軟體程序、計算機可執行程序以及模塊，如本發明實施例中的單木分割方法對應的程序指令/模塊(例如，單木分割裝置中的點雲數據獲取模塊91、第一划分模塊92、第二劃分模塊93和分割模塊94)。處理器100通過運行存儲在存儲器101中的軟體程序、指令以及模塊，從而執行終端的各種功能應用以及數據處理，即實現上述的單木分割方法。

存儲器101可主要包括存儲程序區和存儲數據區，其中，存儲程序區可存儲作業系統、至少一個功能所需的應用程式；存儲數據區可存儲根據終端的使用所創建的數據等。此外，存儲器101可以包括高速隨機存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁碟存儲器件、快閃記憶體器件、或其他非易失性固態存儲器件。在一些實例中，存儲器101可進一步包括相對於處理器100遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網絡連接至終端。上述網絡的實例包括但不限於網際網路、企業內部網、區域網、移動通信網及其組合。

輸入裝置102可用於接收輸入的數字或字符信息，以及產生與終端的用戶設置以及功能控制有關的鍵信號輸入。輸出裝置103可包括顯示屏等顯示設備。

上述實施例中提供的單木分割裝置、存儲介質及終端可執行本發明任意實施例所提供的單木分割方法，具備執行該方法相應的功能模塊和有益效果。未在上述實施例中詳盡描述的技術細節，可參見本發明任意實施例所提供的單木分割方法。

注意，上述僅為本發明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發明不限於這裡所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發明的保護範圍。因此，雖然通過以上實施例對本發明進行了較為詳細的說明，但是本發明不僅僅限於以上實施例，在不脫離本發明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發明的範圍由所附的權利要求範圍決定。