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目的 提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。 方法 ①使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;②在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;③对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。 结果 与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。 结论 该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27 相似文献
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目的 随着林业信息化的快速发展,机器视觉测量技术广泛应用于林业领域。针对传统立木因子测量方法成本较高、携带不便、操作复杂等问题,提出消费级双目相机与机器视觉技术相结合的立木因子无接触测量方法。 方法 首先使用消费级USB 3.0双目相机采集立木图像,通过改进的SGM算法生成高质量视差图;再根据三角原理转化为深度图,进而获取立木三维点云;基于空间密度聚类和混合滤波三维点云去噪方法快速准确去除聚集、离散的噪声点,再进行方向矫正和点云分割;最后,利用最值遍历法和椭圆拟合法实现树高、胸径的无接触测量。 结果 树高、胸径的相对测量误差分别小于2.219%、5.620%,测量值与真实值的相关系数R2分别为0.978、0.995,均方根误差分别为0.047 m、0.249 cm。 结论 本方法易操作、成本较低,同时具有较高的测量精度,能够满足无接触测量的需求。图5表2参27 相似文献
3.
针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图; 结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域; 通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。 相似文献
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该文采用数码相机获取立木的图像信息，对单株立木图像信息的提取分别运用近景摄影测量DLT模型和双目立体视觉技术进行解算，解决了立木图像信息与立木二维坐标之间的解算问题.基于近景摄影测量技术树木图像信息的二维处理方法，简化了解算方程，提高了求解的运算速度.在提取单株立木形状参数时, 采用计算机双目立体视觉技术存在着操作复杂、成本高的缺点.实验结果表明，应用近景摄影测量技术提取单株立木图像信息的方法有效、可行. 相似文献
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结合鱼眼相机标定技术、近景摄影测量技术、图像处理技术,提出了应用半球图像测算立木高度的测量方法。利用配有鱼眼镜头的iPhone7苹果手机采集半球图像,图像尺寸为3024×3024像素时,图像光学中心点坐标用图像中心点坐标代替,畸变系数分别取k_x=18.141、k_y=17.936;依据鱼眼镜头的标定、校正原理建立测算树高的数学模型,给出模型参数标定步骤;通过实地测量与计算,分析半球图像立木高度测算方法与传统的超声波测高方法的差异。结果表明:半球图像立木高度测算方法,最高相对误差为3.35%,能够满足国家森林资源二类调查中对树高测量精度的要求。与超声波测距仪相比,半球图像立木高度测算方法——精度更高、测量结果更稳定;测量范围广、单幅采集立木信息量大,能在一幅半球图像中实现一排树的树高测算,有效降低测量工作量;成本低、设备便携、操作简单,单人即可完成测量。 相似文献
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目的 获取森林单木参数的信息是经营、管理森林过程中的一项重要内容。倾斜摄影测量技术以其多角度拍摄方法,成为目前高效获得单木信息的研究方法之一。 方法 本研究以内蒙古旺业甸油松林为研究对象,利用无人机倾斜摄影测量技术获取油松单木的树高、冠幅和材积,探究了4种不同的相片分辨率（1、0.5、0.25、0.1 m）对单木信息提取能力的影响。采用基于点云数据的均值漂移算法和基于冠层高度模型（CHM）的分水岭算法分割单木树冠,以样地实测单木参数和激光雷达提取的单木数据作为验证数据,探索了相片分辨率与单木提取能力的关系,比较了两种分割方法的准确度及最优分辨率。建立了基于CHM提取树高与单木材积的异速生长模型（y = 0.000 1x2.717,R2 = 0.571 7）, 并绘制了测区油松单木材积分布图。 结果 （1）摄影测量提取单木油松冠幅,分水岭算法和均值漂移分割算法均在0.5 m相片分辨率的分割准确度最好,且分水岭算法提取的冠幅较均值漂移算法有较少的漏分、过度分割,其F得分分别为0.87和0.82;而在0.5 m分辨率下均值漂移算法提取的冠幅数值准确度较好,分水岭算法和均值漂移算法得到的参考树冠与分割树冠的相关系数分别为0.850和0.892,且在P < 0.01水平上极显著。（2）分水岭分割算法和均值漂移算法提取油松树高的能力相近,0.5 m相片分辨率得到的单木树高平均误差最小且相差不大,分别为0.42和0.66 m。 结论 研究明确了倾斜摄影测量技术提取油松单木的关键方法和最佳相片分辨率参数,提高了调查效率,为设置合理无人机数据获取的参数提供了科学依据。 相似文献
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目的 针对杨树Populus黑星病早期特征和杨树花叶病病斑不明显的特点，提出通过对图像集进行预处理的方法以提高识别精度的方案。 方法 为去除图像背景的影响，采用基于改进的Canny算子边缘检测法并结合霍斯变换提取叶片轮廓；借助限制对比度自适应直方图均衡化算法降低局部光照不均带来的影响并增强病斑的特征；使用自适应阈值的OTSU分割算法提取病斑图像。最后将预处理得到的病斑特征二值化图像和病斑图像，分别输入由5个卷积层、3个全连接层、650 000个神经元及超过6 000万个学习参数的Alexnet神经网络进行训练并验证准确率。 结果 研究最终分别获得93.56%和98.07%的验证集识别精度，较原图像实验组88.77%的识别精度有显著提升。提出的提取叶片轮廓的结合方法能够完整提取不同背景下的叶片主体图像，有效避免目标叶片的背景干扰；限制对比度自适应直方图均衡化算法对自然环境下拍摄产生的不均匀光照有较好的处理效果，有效降低反光等因素的干扰。 结论 几种病害图像预处理对提高识别精度效果明显，识别能力远超过未经处理的原始病害图像识别，有助于提高杨树叶部病害的智能识别能力。图8表1参22 相似文献
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目的 基于多时相遥感影像研究落叶松Larix gmelini人工林季相特性，采用多种分类方法提取落叶松人工林空间分布，以期得到适用落叶松人工林提取的手段和方法。 方法 利用多时相Landsat 8影像，在分析落叶松人工林季相和物候特性的基础上，综合森林资源二类调查成果和样地数据，分别采用最大似然法、支持向量机法、光谱角法和k最近邻法提取研究区的落叶松人工林信息，并进行精度验证。 结果 落叶松人工林具有明显的植被光谱特征和季相特性，在近红外波段各树种类别光谱差异最明显，秋季影像对落叶松人工林信息提取效果较好。利用多时相数据对落叶松人工林信息提取精度明显优于单时相数据的提取精度，多时相Landsat 8影像能使落叶松人工林分类精度达86%以上，其中光谱角法最好，精度为88.346 3%。 结论 利用多时相特征遥感影像进行落叶松人工林信息提取研究，有着一定的可行性和适用性，研究结果对大面积获取落叶松人工林的空间位置分布提取具有一定的参考价值。 相似文献
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本文提出了一种基于Android平台的立木胸径快速测量系统.首先,采用张正友标定法实现了相机自动标定功能,并根据标定结果完成立木图像畸变的矫正;然后,通过YCbCr色彩空间对MeanShift算法进行改进,缩短了图像处理耗时,并减弱了光照的影响;通过改进后的MeanShift算法增强了立木图像纹理与边缘信息,并结合GrabCut算法实现了立木图像的准确分割,提取了立木图像前景;最后,根据立木图像前景提取结果与摄影测量原理构建了立木胸径测量模型和深度提取模型,无需参照物即可实现基于移动端的立木胸径快速测量.本系统比算法改进前有效提高了立木胸径测量的速度,耗时缩短不低于80%,测量结果的最大误差不超过6%,可实现立木胸径的快速测量. 相似文献
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目的 自然干扰引起的森林冠层林隙是天然林更新动态的主要驱动力，林隙的分布、形状和范围可以影响光照和土壤水分等生态因子。林隙的识别和特征描述对于理解森林的动态变化有着重要的意义。 方法 以云南省普洱太阳河保护区无人机飞行区域为研究区，根据无人机激光雷达点云数据提取冠层高度模型；然后使用固定阈值法、相对高度阈值法和面向对象分类法对冠层高度模型数据进行林隙识别，通过图像目视解释获得独立验证样本进行精度评估；最后精度选取最优方法提取的林隙描述其空间特征。 结果 固定阈值法的总体精度为92.00%，高于相对高度阈值法（66.00%）和面向对象分类法（88.00%）。研究区内林隙主要以中小林隙为主，干扰事件较少；研究区林隙的形状指数均值为1.97，多为形状指数较小、边缘效应不太明显的林隙，并且林隙的空间分布为聚集分布。 结论 利用无人机激光雷达数据和固定阈值法可以准确绘制出小范围亚热带天然林的林隙空间分布特征。 相似文献
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目的 雪岭云杉Picea schrenkiana是新疆山区重要树种。了解雪岭云杉地上地下生物量分配及碳储量，对新疆森林资源调查具有一定意义。 方法 采用整株收获法分析30株雪岭云杉地上地下生物量分配格局，利用胸径(D)、树高(H)和胸径-树高(D2H、D3/H和DbHc)作为变量建立树干、树枝、树叶、树根、地上及整株生物量异速生长模型。 结果 雪岭云杉树干、树枝、树叶及树根生物量存在显著性差异(P＜0.01)。整株生物量为12.04～2 014.34 kg·株?1，地上和地下生物量分别为10.16～1 475.17和1.88～539.18 kg·株?1，树干、树枝、树叶及树根生物量占整株生物量的56.86%、13.03%、5.96%和24.15%，根冠比为0.08～0.55。植株水平上，建立基于胸径及树高变量的各器官生物量模型，其中树根生物量的最优生物量模型为W＝a(D2H)b，其他器官生物量模型均为W=aDbHc。影响云杉生物量的主要环境因素重要性排序依次为坡位、坡度、海拔及土壤厚度。 结论 基于胸径-树高因素的异速生长模型可以较好地实现雪岭云杉各器官生物量的拟合，可对其生物量及碳储量进行有效估算。图4表3参30 相似文献
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立木枝干直径是智能型立木整枝机器人工作的重要工作参数.该文提出了一种基于计算机视觉原理的立木枝干自动测量方法.该方法利用已知大小的标定尺简化无线性畸变CCD摄像机标定过程.首先,将标定尺与被测立木紧贴在一起并通过CCD摄像机获取它们的图像;其次,从图像中通过二次模板匹配方法检测标定尺并统计标定尺像素数;然后,计算出图像每一个像素代表的实际尺寸;第四,通过立木枝杈点检测分离出树干和树枝;最后,将统计立木枝干直径的像素数与每一个像素代表的实际尺寸相乘就可以很容易地计算立木枝干直径.该文测量了12组立木枝干的直径,平均绝对误差为0.67 cm,平均相对误差为1.9%.实验结果表明,计算机视觉的立木枝干直径自动测量方法能够比较精确地解决智能型立木整枝机器人中的立木枝干自动测量问题,但是该方法在进行复杂背景立木枝干直径测量时精度需要进一步提高. 相似文献
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目的 冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。 方法 以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。 结果 面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。 结论 研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。 相似文献
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树高是森林资源调查中的主要测树因子之一,快速准确地量测树高具有现实意义和应用价值。该文收集了东北林业大学哈尔滨市试验林场的16张航片和相应的外方位元素,建立了一个测区,通过模型的内定向、相对定向和绝对定向构建测区的立体像对模型;在立体像对模型的基础上,利用专业的数字摄影测量平台,量测研究区域内的32棵样木的高度;同时使用超声波测高器在准同步状态下实地测量32棵样木的实际高度,并将实地测量结果与数字摄影测量结果进行对比分析。结果表明,两组数据的差异不显著,基于数字摄影测量的立木高度量测的实际精度为90.92％,使用数字摄影测量量测立木高度的方法精度较高。 相似文献
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为了在森林资源调查中能够便捷、快速、精准、高效地获取立木胸径和树高,设计研发了一种手杖式测树仪,其以固定长度手杖为主体,搭载智能手机和测树软件。该设备在传统林业调查装备理论的基础上利用了测树学、摄影测量学、机械加工学、机器视觉、影像处理等技术,通过智能手机影像处理软件实现了胸径的自动识别、测量、记录,并通过手动截取完整立木与所得胸径值演算树高等功能,可以统一编辑、存储、导出最终所得胸径树高。分析结果表明,该手杖式测树仪所得胸径和树高的编差Bias分别为0.29、0.48 cm,相对误差Bias%为1.5%、4.2%,RMSE均为0.70 cm,相对RMSE%为3.6%、6.1%,基本满足二类调查A类精度要求,具有一定的应用价值和推广潜力。 相似文献
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目的 马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种，建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型，可为马尾松人工林经营提供理论指导。 方法 以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象，基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据，选取6个常用的广义非线性模型进行拟合，从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后，经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。 结果 在6个广义非线性模型中，拟合效果最佳为Korf模型(R2=0.650)；马尾松适宜的隐藏层节点数为2，适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1，模型预测精度达0.717。 结论 广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系，但与BP神经网络模型相比，BP神经网络不需要依赖经验模型，也不用模型筛选，而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差，拟合精度优于广义非线性模型。图5表5参35 相似文献
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针对支持新型测树仪立木非接触式胸径及树高测量的算法需要,从应用角度出发,基于摄像头和CMOS获取的立木树干数字图像结合数字图像处理技术,对预处理后的数字图像通过Roberts边缘检测算子进行边缘特征检测以及Hough变换对特征影像进行树干边缘直线提取,实现立木树干影像中树干像素宽度的自动获取;并依据激光测距传感器、倾角传感器等获取的距离、倾角参数,实现非接触条件下立木直径测量点离根颈高度测定、直径自动解算及树高测量。结果表明,以内蒙古旺业甸林场为试验区进行试验验证,胸径测量的平均绝对误差为-0.4cm,平均相对误差为-1.23%,相对误差标准偏差为0.049;在不同测量距离条件下的胸径测量平均相对误差基本在-1.00%~1.00%,不同坡度、坡向条件下胸径测量的平均相对误差6%。树高测量的平均绝对误差为0.493m,平均相对误差为4.82%,相对误差的标准偏差为0.072。 相似文献
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目的 由于毛竹Phyllostachys edulis的生长特点和经营特点，使得毛竹林郁闭度在毛竹林经营中尤为重要，只有保持适宜毛竹生长的郁闭度，才能提高毛竹生产力。研究无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法，可实现实时快速获取毛竹林的郁闭度。 方法 以普通旋翼无人机可见光毛竹林影像为研究对象，基于像元的阈值分类、像元的监督分类、多尺度分割的阈值分类、多尺度分割的监督分类等4种方法，选取不同钩梢和郁闭度的样地36个，利用现有软件和MATLAB编程，对各样地的毛竹林竹冠区域进行快速提取，进而估算林分郁闭度，对比目视解译的郁闭度真值计算各方法的估算精度，利用单因素方差分析比较4种方法在不同钩梢和不同郁闭度下估算郁闭度的表现。 结果 基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法的郁闭度估算总体精度依次为91.81%、92.96%、93.47%、98.86%，郁闭度估测值绝对误差依次为0.038、0.030、0.024、0.004。钩梢和郁闭度等对提取结果没有显著影响。 结论 基于多尺度分割的监督分类方法总体精度最高，估算绝对误差最小，能够满足快速、准确提取并估测毛竹林林分郁闭度的要求，且适用于不同经营类型的毛竹林。图2表6参28 相似文献
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目的 基于包含哑变量的非线性分位数回归方法，构建华北落叶松Larix principis-rupprechtii与白桦Betula platyphylla针阔混交林树高与胸径关系的预测模型，对研究混交林中树种结构及立地生产力预测具有重要意义。 方法 以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松与白桦针阔混交林为研究对象，利用83块标准地调查数据，基于哑变量分别采用最小二乘法和非线性分位数回归方法，构建不同树种树高与胸径关系模型。 结果 基于包含哑变量的非线性分位数回归预测模型精度高于最小二乘法，其中利用最小二乘法拟合不同树种模型，其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.787~0.814、1.581~1.877、2.447~2.654；而利用非线性分位数回归不同树种不同分位点模型，其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.839~0.921、0.213~1.469、0.561~2.322，经过残差分析确定，当分位点τ=0.7时，不同树种树高与胸径关系预测模型精度较高。 结论 与最小二乘法相比，基于非线性分位数构建的包含哑变量不同树种树高与胸径关系的预测模型精度更高。图3表3参33 相似文献
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针对果蔬采摘机械采摘过程中深度信息不易获的缺陷,该研究运用双目立体视觉技术通过摄像机标定对豆角的位姿信息进行获取.首先根据相机成像原理阐述图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系三者之间的转换;其次通过对单目摄像机模型与平行相机模型之间的比较,推导双目相机定位算法;最后通过对试验结果的研究,分析该技术在不同场景应用过程中的注意事项,并对未来改进方向进行展望. 相似文献
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