單木
- 融合無人機和地基激光雷達點云數據估測單木結構參數
iDAR點云估測單木結構參數的方法，采用地面特征和樹木位置關系的配準方法實現(xiàn)點云融合，并在融合點云數據的基礎上提出一種改進的K均值層次聚類分割算法完成單木分割，然后根據基于分割后的單木點云使用軸對齊包圍盒算法以及最小二乘擬合圓法分別提取單木樹高和胸徑，最后通過生物量異速生長方程估測單木生物量。研究結果表明，蒙古櫟樣地的樹高、胸徑和單木生物量的決定系數（R2）分別為0.84、0.93和0.91，單木結構參數的均方根誤差（RMSE）分別為0.75 m、0.96
森林工程 2024年1期2024-01-19
- 落葉松人工林三維綠量測算
元法和凸包算法對單木因子及樹冠體積進行估算，實現(xiàn)了利用地基激光雷達提取數據建立樹冠體積模型的研究。韋雪花等[13]利用TLS 數據分別采用“體元模擬法”和傳統(tǒng)樹冠體積計算方法對樹冠體積進行估算并進行了誤差對比，結果證明“體元模擬法”計算樹冠體積結果更接近真實三維綠量值。為此，本研究以黑龍江省樺南縣孟家崗林場落葉松人工林Larixgmelinii為對象，通過TLS 掃描LiDAR 360 軟件處理可得到單木因子參數；采用“體元模擬法”通過Matlab 編程實
中南林業(yè)科技大學學報 2023年6期2023-07-26
- 基于無人機影像的無瓣海桑單木提取與地上生物量估算
估算研究仍較少。單木尺度的森林結構信息有助于提高紅樹林生物量估算精度?；谶b感技術的單木提取包括單株立木探測和單木樹冠提取兩部分（董新宇 等，2019）。單株立木探測指對單木樹冠的所在位置進行探測，找出每個樹冠的中心點；單木樹冠提取指將探測到的樹冠中心點作為參照，找到樹木樹冠的邊界點，對樹冠輪廓進行描繪（劉曉雙 等，2010）。目前，國內外單木提取研究主要集中在針葉林（Dalponte et al., 2014; Yang et al., 2016），這是
熱帶地理 2023年1期2023-02-24
- 融合機載和背包激光雷達的桉樹單木因子估測
冠面積、蓄積量和單木位置等基本森林參數[3-4]。曾偉生等[5]利用ALS提取出的點云森林參數,通過多元線性回歸和非線性回歸方法,建立東北林區(qū)10種森林類型的航空林分材積表；孫忠秋等[6]利用ALS提取出的點云森林參數與實際樣地數據構建估測隨機森林模型,對東北虎豹國家公園森林蓄積量進行了估測研究；周蓉等[7]采用BP神經網絡算法、逐步回歸法分別構建林分算術平均高模型和林分加權平均高模型,實現(xiàn)對東北虎豹國家公園范圍內的針葉純林林分平均高的估測；黃侃等[8]結
林業(yè)資源管理 2022年6期2023-01-18
- 高郁閉度人工林無人機激光雷達單木分割方法優(yōu)化*
， 2017)。單木是森林的基本結構單元，其三維結構、生長狀況、空間分布等特性是森林資源調查、監(jiān)管和生態(tài)建模研究等所需的關鍵因子(李增元等， 2016)，準確的單木分割是獲取精細化森林參數的前提條件(Meietal.， 2004； Korpelaetal.， 2007； Zhaoetal.， 2018； Nuijtenetal.， 2019)。傳統(tǒng)森林資源調查多以人工為主，存在投入大、成本高、效率低、時空機動性差等明顯缺點。激光雷達(light detec
林業(yè)科學 2022年9期2023-01-17
- 機載激光雷達在森林資源參數獲取中的應用及展望
產品的處理。2 單木尺度森林參數估算單木是森林空間結構的基本構成單元，對于林業(yè)生產實踐和科學研究來說，準確地獲取單木因子具有重要意義。機載激光雷達數據能夠詳盡的刻畫森林的三維空間結構，高密度的激光脈沖的采樣為提取單木空間結構特征的自動提供便利條件[4]。目前，使用機載激光雷達系統(tǒng)主要獲取離散回波的點云數據，單木參數估測的一般思路是首先由地面點生成數字地形模型(DigitalTerrainModel，DTM)；然后由冠層表面點生成數字表面模型(Digital
林業(yè)科技情報 2022年2期2022-11-25
- 基于MLP的上海市主要樹種單木胸徑生長率模型
9）【研究意義】單木胸徑生長率模型是研究林分生長變化規(guī)律和預估林分生長量、收獲量的基礎手段，也是估測林木生物量、碳儲量及其動態(tài)變化的主要工具，對于森林資源經營管理具有重要意義[1]?！厩叭搜芯窟M展】國內外學者們對單木胸徑生長模型開展了很多應用研究，如Subedi 等[2]建立了黑云杉和短葉松人工林非線性混合效應生長模型；Bohora 等[3]使用分位數回歸和混合效應模型預測樹木生長；Ma 等[4]利用東北195 個樣地連續(xù)觀測數據建立蒙古天然櫟林單株直徑生
江西農業(yè)大學學報 2022年5期2022-11-04
- 基于高分辨率衛(wèi)星影像的CV模型單木定位法
100089)單木是組成陸地生態(tài)系統(tǒng)的最小喬木實體。隨著新一代信息技術特別是遙感影像處理技術的發(fā)展與普及，高效采集海量單木信息建立單木數據庫，是實現(xiàn)精準林業(yè)特別是城市林業(yè)精準集約化管理的基礎，也是新一代智慧林業(yè)發(fā)展的目標[1-4]。事實上，國內一些個別的林業(yè)領域已實現(xiàn)單木集約管理，如古樹名木、北京市楊柳雌株精準管理、果樹管理等[5-6]，但這些主要通過傳統(tǒng)的地面調查實現(xiàn)，效率低且工作量巨大?；谶b感影像的單木提取是實現(xiàn)單木數據庫高效建設的關鍵技術，其中基
南京林業(yè)大學學報（自然科學版） 2022年5期2022-10-18
- 基于實例分割的高郁閉度林分單木樹冠無人機遙感提取
學習已成功應用于單木檢測[9]、植物病害和健康檢測[12]、森林樹種制圖[13]等等。Mask R-CNN作為基于掩碼區(qū)域的卷積神經網絡[14]，是近年來前沿的模型，它集成了目標檢測任務和語義分割任務來執(zhí)行實例分割。本研究試驗了基于無人機RGB影像和Mask R-CNN實例分割的一種適合高郁閉度人工純林單木樹冠提取的模型，比較低郁閉度與高郁閉度林分的樹冠提取效果，為高郁閉度單木樹冠提取提供新思路。1 研究區(qū)概況與數據來源本研究共選擇了2個研究區(qū)，高郁閉度林
林業(yè)科學研究 2022年5期2022-10-12
- 超體素約簡和譜聚類結合的機載LiDAR點云單木分割
結構，提取林分和單木尺度的森林參數（Sa?kov 等，2017；李增元 等，2016）。ALS點云數據的單木分割對林業(yè)科學研究和生產實踐具有重要意義，基于準確的分割結果，可以從中獲取描述單木空間結構特征和生物化學組分屬性的單木因子，為評價森林生長和生態(tài)功能、評估森林破壞程度和監(jiān)測森林再生情況提供數據支持（Chen等，2007）。對ALS 點云數據的單木分割算法可以大致分為二維方法和三維方法（Lindberg 和Holmgren，2017）。二維方法通過表示
遙感學報 2022年8期2022-09-03
- 基于機載LiDAR的高郁閉度華北落葉松林單木識別
，探討華北落葉松單木參數的提取、林分蓄積量的估算具有重要意義[1]。高精度的單木識別是獲取單木和森林結構參數的重要前提，單木識別包括單木位置識別和樹冠分割[2-4]。相比高分辨率衛(wèi)星影像和光學影像，機載LiDAR技術不受區(qū)域信號影響，分辨率較高，是一種主動遙感技術，能獲取林木的水平和垂直結構信息[5-6]。利用機載LiDAR研究單木識別的方法主要有2類：基于冠層高度模型(CHM)識別方法和基于歸一化后的點云識別方法[3]。其中基于CHM的單木位置識別方法即
浙江農林大學學報 2022年4期2022-08-18
- 結合Faster-RCNN和局部最大值法的森林單木信息提取
iDAR技術進行單木提取獲得的森林參數能夠服務于生物量以及森林生態(tài)系統(tǒng)的生物物理過程等研究［1］，得到了廣泛的關注。森林點云去除地面高程影響后形成歸一化植被點云，歸一化植被點云柵格化后能生成冠層高度模型（Canopy Height Model，CHM）。與之對應的單木提取方法分為：基于點云的方法和基于CHM的方法?；邳c云的方法的優(yōu)點是避免了CHM 柵格化導致的信息損失，且有機會提取到下層木。缺點是點云處理復雜，效率低，且點云密度不足時，下層木無法有效體現(xiàn)
實驗室研究與探索 2022年4期2022-08-06
- 不同林分密度指標在杉木單木直徑年生長模型的應用
適的密度指標建立單木生長模型顯得尤為重要?；诹帜鹃L期生長數據，預估單木年生長量時，之前常用的固定生長率法是假設在森林的整個生長期內，林木的生長率是固定不變的這一假設進行的研究。顯而易見，這種假設并不符合現(xiàn)實規(guī)律，隨著林分生長時間的推移，所用于預估模型中的特征因子（林分優(yōu)勢高、林齡、林分密度）和林分中單木的特征因素（樹高、胸徑）等在每一個生長階段都會有變化，必然也會導致單木生長量的變化。為克服固定生長率法的這個缺陷，不少方法被陸續(xù)提出，如內插法和迭代法等。
林業(yè)科學研究 2022年4期2022-08-03
- 無人機激光雷達與高光譜數據協(xié)同的帽兒山地區(qū)樹種分類1)
種組成及不同樹種單木的空間分布對評估森林生境質量和森林生物多樣性以及制定合理的森林管理策略具有重大影響，對于估測森林生產力、生物量和碳儲量有很好的輔助作用[2-3]。隨著航天技術的迅速發(fā)展和傳感器技術的不斷成熟，遙感技術在森林資源監(jiān)測方面的應用越來越廣泛[4]。使用遙感數據進行樹種分類，可以減少外業(yè)調查的工作量，節(jié)約人力成本，提高森林資源調查的效率[5-6]。光學遙感數據中的高光譜數據具有較高的光譜分辨率和較寬的光譜范圍[7]，因此可以為樹種分類研究提供更
東北林業(yè)大學學報 2022年6期2022-07-25
- 基于地基激光雷達對校園行道樹地上碳儲量無損估測
于天然林分調查的單木材積及碳儲量模型沒有考慮城市綠化樹種在人工干預下所形成的結構、形態(tài)及功能上的差異，不能較好地測算行道樹碳儲量[7]。同時城市綠化樹種因其園林美學價值，不宜以破壞性取樣的方式開展立木碳儲量研究。因此開展無損測算單木體積及碳儲量對于評價城市森林碳匯水平以及探索城市森林對于減輕氣候變化的作用具有重要意義。地基激光雷達（TLS，Terrestrial laser scanning）作為一種主動遙感技術，能夠直接、高效、自動和精確地獲取目標表面的
園藝與種苗 2022年4期2022-07-01
- 基于UAV可見光遙感的單木冠幅提取研究*
度分割方法，提取單木樹冠，分割準確率達76.63%，F(xiàn)測度為80.24%，有效抑制傳統(tǒng)多尺度分割的過分割現(xiàn)象；金忠明等[10]結合深度學習和標記控制分水嶺算法的優(yōu)點，提出一種基于網絡用于分割細胞圖像(U-Net)和標記控制分水嶺算法，其單木樹冠面積精度為81.05%，冠幅的精度為89.94%。基于無人機遙感影像的單木樹冠提取精度主要受樹種、郁閉度、樹冠之間的重疊情況及背景噪聲等因素的影響[11]。現(xiàn)有研究中，針對不同分割方法的對比研究較少。本研究以無人機獲
西部林業(yè)科學 2022年3期2022-06-29
- 無人機載激光雷達人工林單木分割算法研究
無人機載激光雷達單木分割是從UAV-LiDAR點云數據中分割出單木點云或定位到單木位置?，F(xiàn)有無人機載激光雷達單木分割算法分為兩類,一類是基于柵格數據-冠層高度模型(Canopy Height Model,CHM)進行分割,另一類是直接基于歸一化點云(Normalized Point Cloud,NPC)。全迎等[5]基于無人機載激光雷達點云數據,利用局部最大值濾波器探測單木樹頂,并以探測樹頂為標記,通過分水嶺分割勾繪單木樹冠,單木位置探測的精度達到0.44
激光與紅外 2022年5期2022-06-09
- 基于多層K-means在森林點云中的單木識別算法
測[9-13]。單木識別是估測單木結構參數的前提,現(xiàn)在已有多種算法能夠成功提取森林點云中的單木。根據點云數據處理方式的不同,可將已有的單木識別算法分為二維圖像搜索處理和三維空間位置處理兩類。其中,基于冠層高度模型(Canopy Height Model,CHM)識別單木是二維圖像搜索處理數據中使用比較廣泛的方法,森林冠層高度模型是一個表達植被距離地面高度的模型[14]。劉魯霞等[15]對點云數據進行分層柵格化生成灰度圖,通過Hough變換算法識別柵格圖像圖
林業(yè)資源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于無人機傾斜影像的闊葉林單木參數提取
710082)單木結構參數作為森林資源調查最主要的測樹因子,不僅能反映林木個體的生長情況,還能夠反映森林生態(tài)系統(tǒng)對地上部分資源的利用能力,對森林生物量的估測、森林碳庫的估算等方面起著重要作用。因此,高效獲取林木參數是掌握林木生長狀態(tài)及改進森林經營管理工作的重要前提[1]。傳統(tǒng)的每木檢尺調查方法不僅耗時長、成本高,而且精度往往難以滿足現(xiàn)代精準林業(yè)的需求。近年來,無人機傾斜攝影測量技術(Unmanned Aerial Vehicles Tilt Photog
林業(yè)資源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于無人機激光雷達點云數據的單木分割研究
據中分離出高精度單木點云信息，將對后續(xù)提取單木結構參數具有重要意義，也為后續(xù)的森林生物量反演以及森林三維模型構建提供有力支撐。機載或無人機激光雷達獲取的森林樹木點云數據進行單木分割一般分為兩類方法，一類是基于冠層高度模型（Canopy height model,CHM）分割單木，常見的有分水嶺算法、局部極值法和多尺度分割法等[11-12]：多數利用CHM 高度變化進行單木分割的研究主要通過局部極大值濾波來尋找樹頂[13-14]，然后采用邊緣檢測和特征提取的
中南林業(yè)科技大學學報 2022年1期2022-02-23
- 結合無人機可見光和激光雷達數據的杉木樹冠信息提取
競爭關系[1]。單木是構成森林的基本單元，是森林資源調查與生態(tài)環(huán)境建模研究等所需的關鍵因子，單木冠幅信息的獲取在生物量估測及樹木長勢監(jiān)測等研究中發(fā)揮著重要的作用[2]。單木冠幅信息通常采用傳統(tǒng)地面調查和衛(wèi)星遙感影像獲取，存在調查效率低，人為誤差大和影像分辨低等問題。近年來，無人機（UAV）遙感技術作為一種新型的數據獲取手段，不僅可以彌補地面監(jiān)測與航天、衛(wèi)星遙感之間的尺度空缺，將監(jiān)測點上的結果更準確地擴展到區(qū)域尺度，供森林資源調查與監(jiān)測使用，還可獲取高空間、
西南林業(yè)大學學報 2022年1期2022-02-11
- 基于貝葉斯模型平均法和逐步回歸法構建杉木單木胸徑生長模型*
京210037)單木胸徑是估算立木材積、評價森林生產力的重要基礎因子(Lhotkaetal.， 2011)。影響單木胸徑生長變化的因子很多，如氣候、立地、林齡、林分密度、林分結構等(Clarketal.， 2014)，總體上可以分為內部因子(主要指林分因子)和外部因子(主要指氣候因子)兩大類(Zhangetal.， 2017)。氣候因子是單木胸徑生長變化的重要驅動因子，已引起學者廣泛關注(Allenetal.， 2015； Hanewinkeletal.，
林業(yè)科學 2021年9期2021-12-01
- 用機載LiDAR點云數據估測海南博鰲人工經濟林單木參數
南博鰲人工經濟林單木參數高凌寒，張曉麗※，陳園園（北京林業(yè)大學森林培育與保護教育部重點實驗室，精準林業(yè)北京市重點實驗室，北京 100083）激光雷達是目前發(fā)展迅速的一種主動遙感技術，其發(fā)射的激光脈沖能穿透樹林冠層，實現(xiàn)森林三維結構特征的獲取。為驗證機載激光掃描器提取森林單木參數的可行性，該研究以海南省博鰲機場周邊人工林為研究對象，使用機載激光掃描器Mapper5000（中國）獲取的點云數據，探索對人工經濟林單木參數估測的可行性。根據研究區(qū)的地形和林木結構特
農業(yè)工程學報 2021年16期2021-11-26
- 融合LiDAR點云與高分影像的單木檢測方法研究
應用越來越廣泛，單木檢測更是林業(yè)資源管理和監(jiān)測的關鍵。高分辨率遙感影像具有高空間分辨率和紋理信息，但無法探測單木的垂直結構信息，而激光雷達能夠穿透樹冠，獲取樹木從地面到樹冠的三維坐標點云，但其輻射紋理信息缺乏[1]。將這兩種數據結合起來，提高基于遙感技術的單木分割提取和檢測的準確性和效率，是當前林業(yè)遙感發(fā)展的趨勢。1 單木檢測方法當前基于高分影像的針對不同地理對象的分割分類方法已經頗多，單木作為一種對象也是各種高分影像面向對象分割方法提取的研究熱點，但受制
地理空間信息 2021年10期2021-11-14
- 十年
單木把最后一個雇主的四十袋水泥扛上六樓后，整個人被汗水濕得就跟淋過雨一樣。他接過工錢認真數了數，憨笑著向雇主道謝。門在身后關上以后，他拎起門口的垃圾，走下樓，丟進垃圾箱。一陣風吹來，濕透的衣服貼在身上，有些涼，他索性脫下衣服，搭在肩上。一身結實的肌肉，讓他顯得年輕許多?？纯次鬟吙煜律降奶?，他啟動摩托車，直奔菜市場。他買了一塊豆腐。他又摸了摸褲兜里的錢，臉上掠過微笑，走向熟食攤，對攤主說：“大姐，給我來二斤醬牛肉?！毕﹃栔校?span id="zlz5l5v" class="hl">單木加大油門往家趕。進了院子，他
中國鐵路文藝 2021年5期2021-06-15
- 基于無人機可見光影像的華山松人工林計測參數提取
重要的影響作用。單木是森林空間結構中的重要組成,有效地獲取詳細的單木結構參數能夠幫助我們更好地掌握森林資源信息。傳統(tǒng)林業(yè)信息統(tǒng)計與調查工作需要經由實地測樹以及抽樣等方式[1-3],明確相當范圍內的樹木生長相關的分布以及質量等信息[4-9]。此種調查模式下,測量人員自身的工作情況將會影響到調查結果,呈現(xiàn)出很強的主觀性特點,而且大范圍的統(tǒng)計需要耗費很大的人力與物力資源,整體的效率水平偏低[10-11]。伴隨著科技的持續(xù)發(fā)展與進步,人們嘗試將遙感技術引入到森林調
林業(yè)資源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于背包式激光雷達的天山云杉林單木因子估測
測與研究過程中,單木胸徑、樹高和冠幅等測樹因子的獲取至關重要,可為林地密度估計、生物量及碳儲量估算、林地變化趨勢分析、森林生長與收獲預估等方面提供切實有效的科學依據[1-3]。傳統(tǒng)的單木因子獲取以野外調查和地面實測為主,費時耗力、自動化程度不高、效率較低,難以實現(xiàn)大尺度的森林結構參數連續(xù)性監(jiān)測[4-5]。如何快速、精準、無損、低成本獲取森林單木因子數據,對森林資源高效管理和科學決策具有重要的現(xiàn)實意義。近10多年來,國內外許多學者開展了機載激光雷達系統(tǒng)單木因
林業(yè)資源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于無人機機載激光雷達的桉樹蓄積量估測技術研究*
理后可得到株數、單木樹高及冠幅等結構信息的客觀數據，為胸徑和蓄積的計算提供基礎，從而作為桉樹人工林蓄積量估測的依據[6-9]。國外隨著無人機機載激光雷達應用的成熟，已經在估算蓄積量[10]、生物量[11]、樹木高度[12-13]等多方面得到了應用。利用無人機機載激光雷達估測林木的蓄積量已經成為林業(yè)經營管理應用的趨勢。1 材料與方法1.1 試驗區(qū)概況試驗區(qū)位于廣東省肇慶市大南山林場，位于北 緯23°21′15″ 至23°21′32″， 東 經112°45′2
林業(yè)與環(huán)境科學 2021年2期2021-05-27
- 撫育間伐對關帝山油松天然次生林單木徑向生長的影響
林內光照條件提高單木營養(yǎng)吸收與養(yǎng)分合成，促進單木徑向生長，是調整森林結構、功能、收獲量的重要手段[1-2]。作為森林生長發(fā)育及其模型研究和森林生長收獲預估的一項重要內容，撫育間伐是實現(xiàn)森林生長發(fā)育的有效調控方法[3]。關于撫育間伐對林分徑向生長的影響，通常選用間伐強度對林分整體徑向生長進行研究[4]。受不同地域和氣候等因素影響，間伐強度對徑向生長的影響不同。研究特定區(qū)域里間伐對森林生長的影響可為當地的生產經營活動提供科學依據。由于長期封山育林，關帝山油松林
廣西林業(yè)科學 2021年2期2021-05-14
- 坡度對應用機載激光雷達估測人工針葉林單木參數的影響1)
]，通常需要應用單木參數(如樹高、胸徑、冠幅等)估測獲得。傳統(tǒng)林業(yè)上，通常是抽取一定數量的樣地，在樣地里進行每木檢尺，估測單木參數，從而估測林分參數的。但是，這種方法往往消耗大量的人力和物力且工作效率低，無法實現(xiàn)連續(xù)的、快速的森林參數估測。隨著遙感技術的發(fā)展，激光雷達技術(LiDAR)日益成熟，成為近20年來單木探測的主力軍[2]。小光斑高密度的機載激光掃描系統(tǒng)(ALS)是一種較為常見的激光雷達應用技術，在一定程度上可以進行大面積的地物覆蓋，其高密度的激光
東北林業(yè)大學學報 2021年4期2021-04-27
- 點云數據雙向選擇單木提取與地面數據匹配方法*
100083)單木匹配指將基于遙感手段提取到的單木信息與地面實測單木信息進行一一匹配的工作，不僅是評價遙感反演單木信息精確度的一個重要環(huán)節(jié)，更在依據遙感信息制定森林經營管理計劃中發(fā)揮著重要作用。近年來，隨著機載激光雷達、無人機影像技術的不斷發(fā)展，對森林信息的提取已可實現(xiàn)到單木尺度(陳崇成等， 2018； 李蘊雅， 2016； Kaartinenetal.， 2012； Eysnetal.， 2015)； 然而，對單木信息的充分提取也給信息匹配帶來了一定挑
林業(yè)科學 2021年3期2021-04-10
- 基于空間結構參數的大興安嶺天然落葉松單木直徑生長模型
150040)單木模型通常以樹木個體的生長信息為基礎，從林木生長的競爭機制出發(fā)，模擬林分內不同大小樹木的生長過程[1-2]。與林分和徑階水平模型相比，單木模型不僅能夠提供較為詳細的林分結構特征及動態(tài)變化信息，而且還是研究林木生長量、收獲量以及生物量的重要基礎，因此單木生長模型是定量研究林木自身生長過程及其對各種干擾過程響應機制的有效手段。根據模型中是否包含距離信息，單木生長可分為與距離有關和與距離無關模型[3]，其中由于前者需要詳細的距離信息，這極大程度
林業(yè)科學研究 2021年2期2021-04-10
- 無人機RGB影像中人工林單木位置的提取
0218)人工林單木位置提取是指將人工林中每一棵樹木都標記在地圖上，便于林業(yè)管理者統(tǒng)計、查詢以及后續(xù)應用。單木位置的準確提取有助于評估林區(qū)樹木產量、監(jiān)測林區(qū)樹木數量變化等，同時，也是單木樹冠提取、林區(qū)郁閉度計算、植被健康監(jiān)測的前提條件[1-2]。傳統(tǒng)的單木位置信息獲取方式是人工實地測量。該方式效率較低、成本較高，且提取精度難以滿足要求[3]。隨著無人機技術的不斷發(fā)展，低成本、便捷地獲取高空間分辨率、高時間分辨率的影像成為可能。目前大多數無人機通過搭載可見光
林業(yè)工程學報 2021年2期2021-03-31
- 點云密度和體素大小對單木LAI反演的影響
息，被廣泛應用于單木LAI反演。目前，TLS單木LAI反演方法大致可分為2種：投影法和立體像素法。投影法為先將單木點云數據進行處理得到冠層點云數據，再利用不同的投影方法轉換成為二維柵格數據，統(tǒng)計投影面內柵格面積，基于孔隙率反演LAI[16-18]。該方法原理簡單，易于操作，但是冠層點云的提取會破壞單木空間結構，且多次投影會造成點云信息缺失，降低LAI反演精度。立體像素法簡稱體素法，利用大小一致的立方體網格將單木點云數據網格化，一個立方體網格稱為一個體素，其
遙感信息 2021年1期2021-03-30
- 基于機載LiDAR點云多層聚類的單木信息提取及其精度評價*
益突出，在林分和單木尺度森林信息提取方面的探索逐步深入(Pedersenetal.，2012；Hyypp?etal.，2012；Packalenetal.，2015)。在單木尺度方面，如果能夠通過機載LiDAR數據獲取林分中單木位置、樹高、冠幅等信息，將極大提高森林經營管理效率，為林木生長動態(tài)評估、林分擇伐作業(yè)、森林可視化經營等提供數據支持。在LiDAR單木提取研究中，樹冠2D分割和3D空間信息分割是2種主要的分割方式(Hyypp?etal.，1999；S
林業(yè)科學 2021年1期2021-03-13
- 應用高斯聚類的單木分割及樹高和冠幅的提取1)
觀測變量。因此，單木分割及樹高冠幅提取在森林資源調查中具有重要的意義。機載激光雷達作為一種主動遙感技術，具有較強的穿透能力，并不易受天氣及光照條件影響，可獲得高精度的地表及地物的垂直結構信息。運用機載激光雷達技術，可有效提取單木及樹高冠幅等參數信息[1-2]。目前，單木分割與樹高冠幅提取方法可分為兩類：基于柵格化的冠層高度模型(CHM)和基于點云聚類的分割方法。其中，基于柵格化的CHM-分割方法是通過確定樹冠邊界或局部最大值識別樹冠頂點，采用區(qū)域生長或圖像
東北林業(yè)大學學報 2021年2期2021-03-06
- 基于廣義線性混合效應模型的蒙古櫟林單木枯損建模及影響因子分析
動態(tài)過程[1]。單木枯損模型能夠對每株樹木的生長狀況進行模擬，諸多學者利用多種數據和方法構建了大量的單木枯損模型。傳統(tǒng)的經驗方程，如指數方程和Weibull方程等，主要是通過建立枯損與協(xié)變量的回歸方程來預測未來樹木的枯損概率[2-3]。由于每株樹木只包括枯損和存活兩種結局，是典型的二分類數據，上述傳統(tǒng)的經驗方程在估計枯損時效果并不理想。而Logistic回歸方法對于二分類數據具有先天的優(yōu)勢，與傳統(tǒng)的經驗方程相比，模擬林木的枯損有較好的適用性，已經被廣泛應用
林業(yè)科學研究 2020年6期2020-11-27
- 基于地基激光雷達胸徑提取的單木位置精確測量
]，需要高精度的單木位置信息。樣地單木位置的精確觀測已有大量研究及方法探索。傳統(tǒng)林業(yè)樣地單木調查中，一般首先確立樣地中心或角點從而通過拉皮尺計算每株樹與中心點或角點相對距離計算出單木相對位置，此種方法通常較為費時，且在計算坐標時由于皮尺的震蕩及人為觀測的隨機性，單木位置的坐標值誤差分布具有隨機性。使用全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位時，有使用手持GNSS接收機直接定位單木位置，也有探索實
林業(yè)科學研究 2020年4期2020-09-09
- 基于冠層高度模型（CHM）多種算法單木分割技術在森林資源調查的應用
技術組成1.1 單木分割技術使用激光雷達數據的單木分割技術主要采用影像、點云與先驗信息相結合的方法，基本特質是正射影像、激光點云與算法的結合。單木分割容易使用三維空間信息，更容易反映樹冠結構；能夠探測灌木或小樹，可以同時應用光譜信息與高度信息。1.2 點云賦色的原理光譜特征成為點云數據獲取的樹冠結構特征的重要補充，高度分布特征描述不同樹種樹冠特性，強度特征借單木探測技術和分割技術以達到識別樹種的目的。由于激光點云數據缺乏光譜信息，點云在區(qū)分茂密樹冠和區(qū)分樹
科學技術創(chuàng)新 2020年17期2020-06-30
- 基于地面三維激光掃描技術的單木信息提取
在森林資源調查、單木三維建模等方面三維激光掃描技術具有十分突出優(yōu)勢，目前三維激光掃描技術在林業(yè)測量等領域有著廣泛的應用，為林業(yè)工作者提供了全新的測量手段，簡化了復雜的外業(yè)工作。本文主要采用地面三維激光掃描儀，采集單木點云信息，構建單木點云模型，對單木信息進行測量和提取。Abstract： In recent years， laser measurement technology has been popularized， which has outstan
價值工程 2020年2期2020-02-03
- 一種基于圖割的機載LiDAR單木識別方法*
度)[1]，適于單木位置的精準探測與樹冠的精確分割，可為森林三維結構定量、精細描述[2](如樹高[3]、冠幅、樹種等)提供數據源保障，因而也成為當前森林資源調查最有效的手段之一[4]。國內外學者利用機載LiDAR在單木結構參數，特別是垂直結構參數方面提出了多種單木自動探測方法，其中基于冠層高度模型(canopy height model, CHM)進行單木分割是主流方法之一，主要包括局部最大值法、區(qū)域增長算法、分水嶺算法等。通常情況下可以認為從樹頂反射的激
中國科學院大學學報 2019年3期2019-05-27
- 無人機影像匹配點云單木識別算法
1-3]。森林的單木信息在森林的生態(tài)研究、資源監(jiān)測等方面具有重要作用[4-5]。單木信息提取的前提是單木的準確識別，目前單木識別主要利用機載或星載的高分辨率光學影像數據的光譜與空間特征信息，以及LiDAR點云數據的三維幾何信息[6-7]。由于直觀的三維幾何信息更易于單木識別，因而成為目前的研究熱點[8-9]。常用的三維幾何信息通常來自LiDAR點云數據或其衍生的數字表面模型(digital surface model，DSM)、冠層高度模型(canopy
遙感信息 2019年1期2019-03-22
- 應用地面三維激光掃描對白樺單木結構參數的提取1)
，150040)單木結構參數(樹高、胸徑、冠幅、樹冠體積等)是進行森林資源調查與估測的重要測量因子[1]。在進行林分單木結構參數提取時，傳統(tǒng)的測量手段存在費時、費力與破壞性強等缺點，而近年來在國際上發(fā)展迅速的三維激光掃描技術的引入，使得這一難題得到解決[2]。地面三維激光掃描，采用一種非破壞性的手段獲取樹木的三維點云信息，通過對獲取的點云信息進行預處理后提取樹木結構參數；這種方法，不僅克服了傳統(tǒng)測量方法的缺點，還提高了樹木結構參數精度[3]。關于利用地面三
東北林業(yè)大學學報 2018年8期2018-08-13
- 機載激光雷達森林資源調查系統(tǒng)的設計與試驗
數字高程模型；從單木尺度實現(xiàn)單木定位、單木樹高、冠幅的提取，從林分尺度實現(xiàn)株樹密度、林分平均樹高的提取。1.2 系統(tǒng)結構設計本系統(tǒng)以QT為圖形界面框架，結合VTK三維圖形引擎庫與GDAL影像處理庫，在Visual Studio 2013集成開發(fā)環(huán)境下采用C++語言開發(fā)。系統(tǒng)結構設計使用3層結構，分別是應用層、邏輯層、數據層。應用層也可以稱為表現(xiàn)層，主要表現(xiàn)為人機交互，是對用戶公開的部分；邏輯層主要實現(xiàn)數據組織管理、各種數據處理算法；數據層主要實現(xiàn)不同數據格
西北林學院學報 2018年4期2018-08-02
- 基于雙尺度體元覆蓋密度的TLS點云數據單木識別算法
TLS）點云數據單木識別算法存在抗噪性差的問題，本文提出一種基于雙尺度體元覆蓋密度的TLS點云數據單木識別算法。首先選擇內蒙古根河林場的興安落葉松天然次生林為研究對象，利用徠卡C10三維激光掃描儀獲取單測站點云數據；然后通過計算雙尺度體元覆蓋密度濾除非樹干點；最后通過分析體元水平坐標（x，y）位置處的體元z值序列確定濾波后點云數據中的單木位置。研究結果表明：該算法二次濾波結果的平均噪聲比為1.66%；濾波后保留的單木數量是實際單木數量的88.94%；濾波后
森林工程 2018年5期2018-05-14
- 基于無人機影像匹配點云的苗圃單木冠層三維分割
生長模型的構建，單木樹冠的提取(Individual tree crown detection and delineation, ITCD)一直是森林資源調查與管理中最為關鍵的步驟之一[1-2]。光學影像與激光雷達點云是ITCD研究的兩類主流數據來源。在林業(yè)遙感中，光學影像主要反映樹冠的二維信息，而激光雷達可以穿透森林冠層，從而直接獲得地面和森林冠層間垂直的三維結構信息，因此具有無可比擬的優(yōu)勢?；诩す恻c云的ITCD策略通常將三維點云轉化為柵格化的冠層高度
農業(yè)機械學報 2018年2期2018-03-13
- 基于體元逐層聚類的TLS點云數據單木分割算法
的TLS點云數據單木分割算法邢萬里1，邢艷秋1，黃 楊2，曲 林2，尤號田1（1. 東北林業(yè)大學 森林作業(yè)與環(huán)境研究中心，黑龍江 哈爾濱 150040；2. 黑龍江省測繪科學研究所，黑龍江 哈爾濱 150040）為了提高地基激光雷達(Terrestrial Laser Scanning, TLS)點云數據的單木分割精度及分割效率，以落葉期的蒙古櫟人工林為研究對象，以TLS為基礎數據，在三維點云數據體元化的基礎上提出一種基于體元逐層聚類的單木分割算法，通過分
中南林業(yè)科技大學學報 2017年12期2017-12-19
- 小興安嶺闊葉次生林典型樹種單木生長模型的建立
葉次生林典型樹種單木生長模型的建立吳 瑤1,張怡春1,秦凱倫2，廉 毅3(1.黑龍江省林業(yè)科學研究所，黑龍江 哈爾濱 150081；2.東北林業(yè)大學，黑龍江 哈爾濱 150040；3.白河林業(yè)局，吉林 延邊 133613)以小興安嶺過伐林區(qū)闊葉次生林典型類型(楊樺林、硬闊林)為研究對象，通過建立闊葉次生林典型類型(柞樹、白樺、黑樺)的單木生長模型，對小興安嶺過伐林區(qū)闊葉次生林主要樹種的生長進行預測，直接判定各單木樹種的生長狀況。研究結果表明，林木直徑是影響
林業(yè)調查規(guī)劃 2017年4期2017-10-21
- 紅松人工林樹干削度方程的研究
程不僅可用于推算單木及各材種的材積，更可用于林木生長過程的三維可視化重建，是林業(yè)生產實踐中一種重要工具。以黑龍江省佳木斯市孟家崗林場60株紅松人工林單木干形數據為例，以當前國內外林業(yè)中常用的簡單削度方程、可變指數削度方程和分段削度方程為基礎，采用SAS軟件中的PROC NLIN模塊對各模型參數進行求解，并采用確定系數（R2）、平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）對各模型的擬合效果和預測能力進行了評價。結果表明： 6種模型的整體擬合效果均相對較高，
綠色科技 2017年17期2017-09-30
- 基于標記控制區(qū)域生長法的單木樹冠提取1)
控制區(qū)域生長法的單木樹冠提取1)甄貞 李響 修思玉 趙穎慧 魏慶彬(東北林業(yè)大學，哈爾濱，150040) (浙江慧鵬地理信息技術有限公司) (東北林業(yè)大學) (黑龍江省環(huán)境監(jiān)測中心站)根據2009年激光雷達數據、正射影像圖及二類調查數據，選取涼水國家自然保護區(qū)針葉林和闊葉林樣地進行單木樹冠提取研究，包括利用動態(tài)窗口局域最大值法對單木位置進行探測，以及采用標記控制區(qū)域生長法進行樹冠邊界的勾繪，分別從樣地和單木兩個層次進行評價。結果表明：樣地尺度上，針葉林和闊
東北林業(yè)大學學報 2016年10期2016-11-19
- 基于高分辨率遙感圖像的荔枝林樹冠信息提取方法研究
融合方法用于荔枝單木探測和樹冠描繪。首先將均值濾波方法平滑后的全色圖像進行反轉完成圖像預處理；然后對預處理后圖像提取洼地和洼地貢獻區(qū)域，接著剔除錯提洼地，合并樹冠分支洼地的貢獻區(qū)域，從而提取樹頂位置，完成單木探測；最后以單木探測結果為種子點，采用區(qū)域生長方法對樹冠進行描繪，種子生長被限定在洼地貢獻區(qū)域內，在閾值控制下進行生長，最終完成單木樹冠描繪。采用遙感分類精度評價指標對提取結果進行評價，單木探測總體精度為87.75%，用戶精度為80.69%，生產者精度
農業(yè)機械學報 2016年9期2016-10-27
- 包括氣候變量的大尺度柏木胸徑單木生長模型
的大尺度柏木胸徑單木生長模型李文馨1，劉世波2(1.國家林業(yè)局 北方航空護林總站，黑龍江 哈爾濱 150027；2.武警黑龍江省森林總隊司令部，黑龍江 哈爾濱 150090)利用多期森林資源連續(xù)清查的近3 000株柏木單木生長數據，建立了2種中北亞熱帶地區(qū)柏木單木胸徑生長的大尺度統(tǒng)一模型，模型調整后決定系數都超過0.6。其中全模型包括更多林分的因子，方便模型則只包括易于從地形和林相圖等中獲取的變量，更方便大尺度上的應用。這些模型都包括氣候變量。結果表明，對
中南林業(yè)科技大學學報 2015年3期2015-12-21
- 蒙古櫟天然林單木生長模型研究
——Ⅲ.單木枯死模型
0)蒙古櫟天然林單木生長模型研究 ——Ⅲ.單木枯死模型馬 武1,2,雷相東1,徐 光3,楊英軍3,王全軍3(1 中國林業(yè)科學研究院 資源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亞大學，美國Morgantown WV 26505；3 吉林省汪清林業(yè)局，吉林 汪清 133200)【目的】 研究蒙古櫟天然林的單木枯死模型，為蒙古櫟天然林的合理經營提供依據?！痉椒ā?以蒙古櫟天然林為研究對象，基于吉林省汪清林業(yè)局195塊固定樣地的2期復測數據，采用二分類的Lo
西北農林科技大學學報（自然科學版） 2015年4期2015-07-12
- 蒙古櫟天然林單木生長模型研究
——Ⅰ.直徑生長量模型
0)蒙古櫟天然林單木生長模型研究 ——Ⅰ.直徑生長量模型馬 武1,2,雷相東1,徐 光3,楊英軍3,王全軍3(1 中國林業(yè)科學研究院 資源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亞大學，美國Morgantown WV 26505；3 汪清林業(yè)局，吉林 汪清 133200)【目的】 預測蒙古櫟天然林的生長和發(fā)展，為其合理經營提供依據?！痉椒ā?以蒙古櫟天然林為研究對象，基于吉林省汪清林業(yè)局195塊固定樣地的兩期復測數據，分析蒙古櫟林單木直徑平方生長量(以
西北農林科技大學學報（自然科學版） 2015年2期2015-02-21
- 單木生長模型與林分生長模型耦合的方法——以油松為例
100714)單木生長模型與林分生長模型各有特點，利用單木生長模型預測林分變量時，可以判定各單株木的生長狀況和生長潛力，但是存在著誤差積累、復雜性等缺點;通過林分生長模型預測林分變量時，可以直接提供林分的收獲量，但卻無法反映單木水平的詳細信息［1-5］，且單木生長模型與林分生長模型預測的同一林分變量可能不一致［5-6］。因此，有必要對單木生長模型與林分生長模型進行整合，使兩類模型能夠有機的耦合，緊密地聯(lián)系起來形成一個統(tǒng)一的整體，從而保證預測結果的一致。鄧
江西農業(yè)大學學報 2014年6期2014-12-14
- 小光斑激光雷達數據估測森林生物量研究進展
以可以精細到森林單木結構參數估計，因此小光斑激光雷達在估計森林結構參數時可以分為兩個不同的尺度，即單木水平和樣方水平。2.1 小光斑激光雷達估計單木水平森林生物量和蓄積量利用數字冠層模型估計森林單木生物量的主要步驟是首先將原始點云數據進行濾波處理，分離出地面點和非地面點，應用插值算法對分離得到的地面點和非地面點進行插值運算分別得到數字地形模型(Digital Terrain Model，DTM)和數字表面模型(Digital Surface Model，D
森林工程 2014年3期2014-09-13
- 改進的簡單競爭指標在單木生長模型中的應用1)
任編輯:戴芳天。單木的生長除了受林木種源、立地條件等因素影響外，更主要取決于單木個體在林分中的競爭能力。因此，如何采用適宜的競爭指標，科學、客觀地評價林分中單木的競爭能力，是建立單木生長模型的基礎，競爭指標的優(yōu)劣直接影響單木生長模型的使用效果。大多數文獻［1-6］中描述的競爭指標可以分為兩類:與距離無關的單木競爭指標和與距離有關的單木競爭指標。根據關玉秀［7］等人的研究，競爭指標優(yōu)劣的衡量標準如下:①競爭指標的構造具有一定的生理和生態(tài)學依據;②對競爭狀態(tài)的
東北林業(yè)大學學報 2014年12期2014-03-06
- 高空間分辨率遙感的單木樹冠自動提取方法與應用
1－4］。因此，單木樹冠提取對于研究森林的生長情況和動態(tài)變化非常有意義。隨著對地觀測技術的飛速發(fā)展，高空間分辨率遙感也很快進入到了森林研究領域。如今，衛(wèi)星圖像的空間分辨率已經提高到0.6 m級，而航空遙感數字影像分辨率高達0.1 m以上。在這些高分辨率遙感影像上，森林中每株樹木的樹冠清晰可辨，但如何將單木樹冠提取出來仍然是一個難題。盡管通過目前常用的目視解譯方法提取樹冠能達到一定效果，但費時費力，并且提取結果的好壞與專業(yè)人員的技術有很大關系。運用計算機自動
浙江農林大學學報 2010年1期2010-07-30