摘要：提出一种参数自适应的差分进化算法（Adaptive differential evolution,ADE）拟合圆的方法对树干胸径进行测量。采用实验室自制胸径测量平台采集树干胸径数据,对采集到的数据用K-means算法进行聚类,分割出背景与目标。为提高测量精度,采用角度补偿法对树干表面点到激光传感器中心的偏角进行补偿。对补偿后的数据,以激光传感器中心为坐标原点,计算出树干表面点横纵坐标。最后对树干表面坐标点采用自适应差分进化算法拟合圆,拟合过程中,差分进化过程的种群数、进化策略、变异尺度以及交叉概率随着进化过程自适应变化。分别对校园内与人工林地各40棵不同大小的树进行了测量与拟合,其拟合时间为1.41 s,拟合结果与实际值比较分析,RMSE分别为4.996 mm与4.500 mm。并与Levenberg-Marquardt（LM）算法、粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）以及Hough变换拟合圆法测量树干胸径进行了分析与比较,实验结果表明所提方法能更有效准确地测量出树干胸径。

关键词：单木胸径 差分进化算法 激光传感器 参数自适应 

单位：南京林业大学信息科学技术学院; 南京210037; 南京林业大学生物与环境学院; 南京210037