1.一种单株植被点云数据分割方法，其特征在于，包括：

将待分割的原始点云数据输入基于二值分类网络的且已完成训练的植被点识别模型中，输出得到植被点识别结果，其中，所述原始点云数据为融合有俯视点云和侧视点云的多源点云数据；

将所述植被点识别结果中被识别出植被点的点云数据，插值处理成栅格化的冠层高度模型CHM影像数据；

根据所述CHM影像数据，应用数学形态学确定用于作为局部极值点的植被顶冠点；

根据所述原始点云数据，应用张量投票法提取得到树干；

将所述树干的中心点作为新极值点反馈到所述CHM影像数据中对所述局部极值点做校正处理，得到已校正的植被顶冠点；

根据基于数据实际情况而预先确定的增长限制条件，对所述已校正的植被顶冠点进行树冠增长处理，得到增长点；

对所述增长点和所述已校正的植被顶冠点标记上相同的记号，并将所述记号作为像素值写入新的影像数据中，其中，所述记号是指从像素值的取值范围内选出用于标记所述增长点和所述已校正的植被顶冠点的数值编号，所述新的影像数据与所述CHM影像数据具有相同的栅格；

对所述新的影像数据进行边缘检测处理，得到单株树冠轮廓；

将所述单株树冠轮廓的行列号仿射变换为真实的地理坐标，得到目标分割空间；

从所述原始点云数据中提取出位于所述目标分割空间中的点云数据，得到单株植被点云数据。

2.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，所述二值分类网络采用RandLA‑Net网络或基于RandLA‑Net网络的改进结构。

3.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，根据所述CHM影像数据，应用数学形态学确定用于作为局部极值点的植被顶冠点，包括：采用中值滤波法对所述CHM影像数据进行影像噪声去除处理，得到新的CHM影像数据；

根据所述新的CHM影像数据，应用数学形态学确定用于作为局部极值点的植被顶冠点。

4.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，根据所述CHM影像数据，应用数学形态学确定用于作为局部极值点的植被顶冠点，包括：对所述CHM影像数据进行形态学腐蚀运算处理，得到影像数据腐蚀结果；

对所述CHM影像数据进行减去所述影像数据腐蚀结果的相减处理，得到影像数据相减结果；

根据所述影像数据相减结果，确定位于正值区域中的最大值；

将与所述最大值对应的点确定为用于作为局部极值点的植被顶冠点。

5.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，根据所述原始点云数据，应用张量投票法提取得到树干，包括：遍历所述原始点云数据中的各个原始点云：针对某一原始点云 ，先构建对应的方程： ，式中， 表示棒张量， 表示处于以所述某一原始点云为中心的指定半径范围内的点云总数，表示自然数，表示所述某一原始点云与在所述指定半径范围内的第 个邻域点云 之间的特征向量且有 ， 表示棒张量对邻域点作用的张量算子且有 ，然后求解

所述方程得到所述棒张量 的至少一个特征值，最后若判定所述至少一个特征值中的最大特征值大于预设的特征阈值，则确定所述某一原始点云 为树干特征点；

提取所述原始点云数据中的所有树干特征点，得到树干。

6.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，所述增长限制条件包括有树高限制条件、增长范围限制条件和/或相邻树竞争点限制条件，其中，所述树高限制条件包含有种子点树高H的最低值为1.5米，所述增长范围限制条件包含有所得增长点与种子点的最大距离R为3米，所述相邻树竞争点限制条件包含有与相邻树竞争的增长点要高于种子点树高H的0.7倍。

7.如权利要求1所述的单株植被点云数据分割方法，其特征在于，所述原始点云数据为对车载激光雷达点云数据、机载激光雷达点云数据和地面站激光雷达点云数据进行组合及配准处理后融合而得的多源点云数据，所述插值处理采用三角网插值法，所述边缘检测处理采用openCV边缘检测函数。

8.一种单株植被点云数据分割装置，其特征在于，包括有植被点识别单元、插值处理单元、极值点确定单元、树干提取单元、极值点校正单元、树冠增长单元、记号处理单元、边缘检测单元、仿射变换单元和数据提取单元；

所述植被点识别单元，用于将待分割的原始点云数据输入基于二值分类网络的且已完成训练的植被点识别模型中，输出得到植被点识别结果，其中，所述原始点云数据为融合有俯视点云和侧视点云的多源点云数据；

所述插值处理单元，通信连接所述植被点识别单元，用于将所述植被点识别结果中被识别出植被点的点云数据，插值处理成栅格化的冠层高度模型CHM影像数据；

所述极值点确定单元，通信连接所述插值处理单元，用于根据所述CHM影像数据，应用数学形态学确定用于作为局部极值点的植被顶冠点；

所述树干提取单元，用于根据所述原始点云数据，应用张量投票法提取得到树干；

所述极值点校正单元，分别通信连接所述极值点确定单元和所述树干提取单元，用于将所述树干的中心点作为新极值点反馈到所述CHM影像数据中对所述局部极值点做校正处理，得到已校正的植被顶冠点；

所述树冠增长单元，通信连接所述极值点校正单元，用于根据基于数据实际情况而预先确定的增长限制条件，对所述已校正的植被顶冠点进行树冠增长处理，得到增长点；

所述记号处理单元，通信连接所述树冠增长单元，用于对所述增长点和所述已校正的植被顶冠点标记上相同的记号，并将所述记号作为像素值写入新的影像数据中，其中，所述记号是指从像素值的取值范围内选出用于标记所述增长点和所述已校正的植被顶冠点的数值编号，所述新的影像数据与所述CHM影像数据具有相同的栅格；

所述边缘检测单元，通信连接所述记号处理单元，用于对所述新的影像数据进行边缘检测处理，得到单株树冠轮廓；

所述仿射变换单元，通信连接所述边缘检测单元，用于将所述单株树冠轮廓的行列号仿射变换为真实的地理坐标，得到目标分割空间；

所述数据提取单元，通信连接所述仿射变换单元，用于从所述原始点云数据中提取出位于所述目标分割空间中的点云数据，得到单株植被点云数据。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～7中任意一项所述的单株植被点云数据分割方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～7中任意一项所述的单株植被点云数据分割方法。