1. Site
1.1. Thai Forests
2. Criteria
2.1. Separate ground and non-ground
2.2. Measure Tree height at the highest point cloud of the crown
2.3. Tree stem
2.3.1. Perpendicular /Oblique shape
2.3.1.1. Segment individual trees
2.3.1.2. Find tree stem shape
2.3.1.3. Measure DBH at 1.30 m
2.4. Find crown area of each individual tree
2.5. Located Individual trees
2.5.1. Get XY
3. Equipment
3.1. TLS
3.1.1. Tripod
3.1.2. Sphere
3.1.3. Scanner
3.2. Plot
3.2.1. Rope
3.2.2. Pole
3.3. Computer
3.3.1. Python
4. Problem/Purpose
4.1. เนื่องจากป่าในประเทศไทยมีความหลากหลายมากจึงทำให้รูปร่างของต้นไม้มีรูปทรงหลายแบบซึ่งทำให้ยากต่องการวัดเส้นผ่านศูนย์กลางวงกลม
4.1.1. การวัดขนาดที่มีรูปร่าง freeform และหาเส้นผ่านศูน์กลาง
4.2. ไม้พื้นล่างที่มีค่อนข้างมากและบดบังรูปร่างของต้นไม้ เลเซอร์สแกนสแกนรูปร่างไม่ครบ
4.2.1. การคาดการณ์รูปร่างของต้นไม้
4.3. การวัดความสูงต้นไม้
5. Paper
5.1. Forest Inventory and Aboveground Biomass Estimation with Terrestrial LiDAR in the Tropical Forest of Malaysia
5.2. Mapping tropical forest trees across large areas with lightweight cost‐effective terrestrial laser scanning
5.3. Application of unmanned aerial system structure from motion point cloud detected tree heights and stem diameters to model missing stem diameters
6. Method
6.1. Ground and Non-ground
6.1.1. Paper
6.1.1.1. An Analysis of Ground-Point Classifiers for Terrestrial LiDAR
6.1.2. classification
6.1.2.1. Cloth Simulation Filter (CSF)
6.1.2.2. Hierarchical Weighted Robust Interpolation classifier (HWRI)
6.1.2.3. TIN densification filter (TIN)
6.1.2.4. Multiscale Curvature Classification (MCC),
6.1.2.5. Modified Slope-Based Filter (MSBF)
6.1.2.6. Kappa Index of Agreement (KIA)
6.2. Individual trees
6.2.1. K-mean clustering
6.2.1.1. Segment individual tree
6.2.1.1.1. But their accuracy depended on seed points extracted from the local maxima of rasterized DSM and this method didn’t directly rely on point cloud
6.2.2. Local maximum filtering
6.2.2.1. Locate and Measure Individual trees
6.2.2.2. Identify tree tops
6.2.3. Watershed segmentation
6.2.3.1. Isolated individual trees
6.2.4. Spatial wavelet analysis
6.2.4.1. Automatically determine the location,height and crown diameter of individual tree
6.2.5. Hough Transform
6.3. DBH
6.3.1. Shape fitting
6.3.1.1. DBS clustering
6.3.1.1.1. Cylinder voxelization of the volume
6.3.1.2. Random Sample Consensus (RANSAC)
6.3.1.3. Robust cylinder fitting
6.3.1.3.1. robust Principal Component Analysis (PCA)
6.3.1.3.2. robust regression
6.3.2. paper
6.3.2.1. Fast Cylinder Shape Matching Using Random Sample Consensus in Large Scale Point Cloud
6.3.2.2. Segmenting Individual Tree from TLS Point Clouds Using Improved DBSCAN
6.3.2.3. Robust cylinder fitting in laser scanning point cloud data
6.4. Tree Height
6.4.1. CHM
6.4.1.1. DSM - DTM of each individual tree
6.4.2. Select non-ground label from CSF method