自然树 Bukkit 插件，实现了一些自己重新种植的天然树木 Bukkit-Page： ://dev.bukkit.org/bukkit-plugins/naturaltrees/

16线velodyne激光雷达扫描的单棵树木点云模型，数据类型为txt格式，有需要自行下载，真实有效,其他格式请自己转，谢谢。

风险树 人工智能用于树木故障识别和风险量化 步骤1：标记输入数据 输入为图像（当前为3024 x 4032像素）。 这些当前保存在本地，无法在远程上访问。 通过电子邮件发送给协作者以进行数据访问。 要执行标记，请运行process-image-files 。 当前框架假定theraw图像位于data/raw/Pictures for AI 。 步骤2：预处理图像 在此步骤中，我们执行图像大小调整和数据增强（随机裁剪，水平翻转-概率为50％）。 用户可以为原始图像集指定扩展因子。 例如，如果原始集中有500张图像，并且为预处理功能指定了5的扩展因子，则最终的扩展集将包含2500张图像。 最终，针对4个分类方案和用户指定的分辨率（例如64 x 64 px，128 x 128 px等）生成图像训练集。还执行单热矢量编码。 每组图像和标签都作为元组数组保存在二进制.npy文件中。 步骤3：CNN超

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unity的环境包，里面有水资源，树木，花草，石头....Handpainted Forest Environment v1.3

基于地面三维激光扫描仪获取树木的点云数据,提出了一种通过细化点云数据体素生成树木骨架的方法。基于树木点云数据构建体素空间,计算点云体素坐标;根据各体素中包含点云数据的统计信息进行体素噪点滤除;利用细化模板对滤除噪声的体素进行细化处理,基于细化后的体素拟合出骨架节点;根据树木在自然空间上的连通性和深度优先搜索算法连接骨架节点,生成树木骨架。利用一棵银杏树和一棵重瓣榆叶梅树对算法进行验证。采用地面三维激光扫描仪分别对这两棵树进行扫描,基于不同扫描精度的树木点云,分析了不同参数对树木骨架生成的影响。在生成银杏树骨架时,本文方法运行时间约缩短至GSA方法的1/30。而处理数据量更大的重瓣榆叶梅树点云数据时,树木骨架生成时间更是缩短至GSA方法的1/67。实验结果表明,所提算法生成的两棵树木骨架形态与树木原始点云所表现的形态结构相对一致,并且具有较好的运算效率,该算法具有一定的可行性和有效性。

实现了树木区域数量和职工的管理，同时带有用户登录注册界面，只需在数据库中导入数据即可