1.一种基于树冠三维点云分布的单木分割方法，具体步骤如下：步骤1、去噪与滤波：

首先将原始机载激光雷达点云数据进行去噪处理，然后针对去噪后的点云数据进行滤波，将地面点与非地面点分离；

步骤2、点云数据归一化：

对去噪和滤波之后的点云数据进行归一化处理，即将去噪后的点云数据高程值z减去利用滤波所得的地面点生成的数字高程模型DEM的高度，归一化后，每个点的z值是点与地面的真实垂直距离，当点在树顶时，它的z值即为树高；

步骤3、提取树冠轮廓点：

对归一化后的植被冠层点云数据在X-Y平面以边长为a分块，a的大小由以下公式来得到：式中，ρmax为最大点密度，Seffective为样方有效面积即有植被冠层点云的面积，Ntotal为样方植被冠层的总点数；提取每块中Z方向上的最高点，作为树冠轮廓点，去除其他点，即树木内部点；

步骤4、趋势判别法：

(1)在未编码的树冠轮廓点中寻找坐标Z值最大的点z_max，将该点的编码设置为K；其中K≥1，不同的树的编码用不同的数字K，同一棵树的所有点用同一个数字K；未编码即编码为0；

(2)寻找离z_max最近的3～5颗点，依次判断这些点与z_max之间是否满足趋势判别原理，在满足趋势判别原理的点中找到中位点作为新的z_max点，然后再重复(2)直到遍历完所有的树冠轮廓点；

(3)根据(2)的遍历，将所有满足趋势判别原理条件的树冠轮廓点的编码设置为K，其余不满足条件的树冠轮廓点的编码保持不变；

(4)将已经编码过的点从树冠轮廓点中去除，并将树编码号变为K+1；

(5)当所有的树冠轮廓点的编码都不为0时，执行下一步，否则循环执行(1)至(4)；

步骤5、删除错误编码树：

如果属于同一编码号的树的点云数量不足X颗点，其中 则将此树的点的编码修改为未编码状态，即编码号修改为零；当确定了所有的具有相同编码号的树，则结束分割算法。

2.如权利要求1所述基于树冠三维点云分布的单木分割方法，其特征在于：所述步骤

4.2中选者离z_max最近的3颗点。