根据距离测试将 LAS 点 ID 更改为不同的集群

Question

我有一个果园的 LAS 文件，我正在尝试使用 {lidR} 库中的 'segment_tree' function 来分割每一棵树。 我使用的算法是dalponte2016。

 segmented_trees_las_silva <- lidR::segment_trees(nlas_trees, silva2016(chm,ttops, max_cr_factor = 1.2, ID = "treeID")) segmented_plot = plot(segmented_trees_las_silva, color = "treeID") add_treetops3d(segmented_plot, ttops)

function output 是每个点都有一个 ID=n 表示该点是否是 n 树的一部分。 结果非常好，但正如您所见，我有一些点转移到不同的树上（图中用白色箭头显示），并且与不同果园行中的错误树相关联。

树分割 plot。 红点代表树梢，黑色背景代表地面。 白色代表 N/A 点

我想为算法添加一个功能，以减少这些错误并将这些点关联到同一行中的树（在本例中为果园行）。 我考虑过 kNN 算法，但有时到错误质心的距离更短，这让我陷入了死胡同。

也许可以为 LAS 文件“ROW_ID”创建一个新属性，以便每个“tree_ID”必须属于相同的“ROW_ID”。

关于如何实施它的任何想法？