三维点云群体单盆提取文献推荐：深度学习、激光扫描和连接组件方法

以下是一些有关三维点云群体（例如植物群体）中单盆提取的文献推荐：

'Robust Single-Pot Segmentation of Plant Point Clouds Using Deep Learning' by M. Gurrutxaga, et al. (2019)
- 这篇文章提出了一种基于深度学习的方法，用于从植物点云数据中提取单个盆栽的算法。文章介绍了基于点云数据和植物结构的特征提取方法，并使用卷积神经网络进行盆栽检测和分割。
'Plant Species Detection and Segmentation Using 3D LIDAR Point Clouds' by J. Wang, et al. (2017)
- 这篇文章介绍了一种基于3D LIDAR点云数据的植物物种检测和分割方法。其中，提出了一种基于点云密度和高度的算法，用于检测和分割不同物种的植物盆栽。
'Plant Segmentation and Classification in 3D Point Clouds using Connected Components' by M. Turki, et al. (2016)
- 这篇文章提出了一种基于连接组件的方法，用于在3D点云数据中进行植物分割和分类。该方法基于点云数据中的连接性和形状特征，通过分析连接组件来识别和提取单个植物盆栽。
'3D Laser Scanning for Plant Architecture Quantification' by C. Godin, et al. (1999)
- 这篇经典的文章介绍了植物架构的三维激光扫描方法，并讨论了从点云数据中提取植物盆栽结构的方法。文章介绍了一些基于几何特征和形态学分析的算法，用于提取植物盆栽的空间结构和形态特征。

这些文献提供了不同方法和技术，可用于从三维点云群体中提取单个盆栽的算法。您可以根据自己的研究需求和兴趣，深入阅读并参考这些文献。此外，还可以根据具体的应用场景和数据特点，进一步搜索相关的文献，以获取更多的研究成果和方法。