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基于移动LiDAR 点云的树木三维重建 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】树木三维结构的描述是进行农林生态研究的重要科学基础,而移动激光雷达的使用将有利于快速、高效的农林树木三维结构重建。【方法】文章利用同时定位与构图技术实现基于移动激光雷达点云的农林样地树木三维重建,并以地基激光雷达数据为参考,验证三维重建精度,同时对比树木胸径,分析移动激光雷达在农林树木三维重建中的有效性和可行性。【结果】同时定位与构图技术可实现移动激光雷达点云的树木三维重建,其中,水平方向重建精度为0.038 m,垂直方向重建精度为0.017 m;以地基激光雷达数据拟合出的树干胸径为真实值,移动激光雷达点云拟合出的树干胸径为观测值,两者的相关系数为0.715 6,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.011、0.01 m。【结论】移动激光雷达可实现农林树木三维结构快速重建,且基于重建结果可实现树干胸径准确提取。因此,移动激光雷达对提高农林树木测量效率具有积极作用。 相似文献
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【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比VRMSE为0.011 3,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。 相似文献
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【目的】使用R-Fans-32三维激光雷达(LiDAR)研究植株三维激光点云与植株叶面积之间的关系,为变量喷雾系统提供数据支撑。【方法】假设植株激光点云数量与叶面积之间存在线性关系。搭建基于三维激光点云的靶标探测的试验系统,先测量靶标植株的高度来探究该探测系统的精度,激光雷达以10Hz的扫描频率和1m的探测距离实现对10株番茄的三维点云数据的获取,激光雷达上位机软件Ctrlview实现对三维激光点云数据的储存。利用Cloud Compare软件对储存的点云数据进行处理,利用LiDAR360软件对植株进行高度测量和点云数量的获取。对采集的植株点云进行数量统计,利用CL-202植物叶面积测量仪对采摘的靶标植株叶片测量叶面积,验证植株点云与叶面积之间的关系。【结果】激光雷达探测所得到的番茄植株的高度与手工测量值的最大相对误差为7.92%。利用线性函数拟合植株点云数量与叶面积,拟合度为0.7805,最大相对误差为5.64%。【结论】设计了一种用于探究基于激光点云的变量喷雾系统可行性的试验系统,依据三维激光点云计算植株的叶面积精度良好,R-Fans-32三维激光雷达可作为变量喷雾系统的探测部件。 相似文献
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【目的】针对传统森林叶面积指数监测的小尺度、对植被具有破坏性以及低效率。【方法】以机载LiDAR数据和Landsat 8 OLI数据为主要信息源,使用LiDAR点云基于Beer-Lambert定理反演得到点云条带区橡胶林有效叶面积指数,并用样地实测叶面积指数对其进行差异性检验。其次,以LiDAR点云得到有效叶面积指数作为训练样本结合Landsat 8 OLI数据,分别使用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型对有效叶面积指数进行升尺度光学遥感估测。【结果】1)LiDAR点云反演得到的有效叶面积指数与样地实测的叶面积指数之间极显著相关且差异不显著,相关系数为0.82。2)研究所建立的遥感估测模型中,BP神经网络回归模型的估测结果优于偏最小二乘回归模型,其决定系数R2为0.54,均方根误差RMSE为1.23,相对均方根误差rRMSE为47.68%。【结论】在森林参数获取和林业调查中,机载激光雷达数据与光学遥感数据的结合可有效提高工作效率、降低调查成本、效弥补人工调查的不足。 相似文献
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【目的】研究提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,获得便捷、快速提取森林蓄积信息的技术方法,为研究山地天然林精准监测与评价提供技术途径。【方法】以新疆天山中部北坡天格尔森林公园天山云杉(Picea Schrenkiana var.tianshanica)为研究对象,机载激光雷达航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法对激光雷达影像高程数据进行提取获得天山云杉树高,根据样地实测数据构建胸径-树高模型,并根据胸径-树高模型天山云杉林林分蓄积量进行反演。【结果】激光雷达影像分辨率较高,经过点云分类后,采用克里金插值法提取的树高平均精度可达89.64%,幂函数曲线模型拟合度最高,R2为0.908,结合二元材积公式,基于激光雷达影像估测蓄积量与样地实测蓄积量对比,精度达到87.43%。【结论】采用克里金插值法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了激光雷达不能对胸径直接测量的缺陷,反演天山云杉林林分蓄积量,该模型可满足对新疆山地天然林数字经营管理的标准。 相似文献
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选择地处草原和森林过渡地带的上库力农场作为研究区(E120°36'50.48″~120°52'56.53″,N50°21'11.08″~50°24'32″),由机载激光雷达Leica ALS60采集实验数据,对Terra Solid分类获取的地形点建立数字高程模型(DEM);利用IDL编译一次样条有限元内插法对点云数据进行分块处理,分析生产DEM的精度。结果表明:1.0、1.5、2.0 m三种不同分辨率的DEM精度,分别为0.034、0.078、0.096 m。 相似文献
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基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。 相似文献
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为给果园精细管理中果树修枝整形、果实品质评价以及果实产量估算等提供科学的理论依据和技术指导,以果园自然开心形苹果树为研究对象,基于果树三维点云结构,进行果树冠层空间光照分布建模研究。用三维点云重构技术和点云分割技术获取果树不同高度的点云分层,分别使用像素占比和Graham扫描算法计算各高度点云分层垂直投影的有效投影面积和占地面积及有效叶面积指数。以果树冠层不同高度层的有效叶面积指数为自变量,对不同高度层平均相对光照强度进行线性回归,获得果树冠层光照分布模型,并对模型进行验证。结果表明:所建果树冠层光照分布模型的校正决定系数R2c为0.924,校正均方根误差RMSEC为0.05,验证决定系数R2v为0.955,验证均方根误差RMSEP为0.04,相对分析误差RPD为4.91。该模型具有较高的预测精度和较强的预测能力。 相似文献
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【目的】利用具有高扫描频率的线阵激光雷达辅助地面验证过程进行单木定位，快速、准确地对应样地观测结果与地面验证数据，为精准林业调查提供技术支持。【方法】以中山大学珠海校区内的人工林为研究对象，在地面验证每木调查过程中，借助线阵扫描激光雷达（本文中将其定义为监测激光雷达）辅助单木定位，首先解决背包式与监测激光雷达点云配准的问题，获取样地单木位置基准底图；然后基于背景差法，利用监测激光雷达实时追踪样地动态目标，获取地面调查人员的位置信息，并结合背包式激光雷达获取的单木位置底图，间接判断地面验证人员所测单木的位置，进而实现样地观测结果与地面验证每木调查数据的对应。【结果】对于两块不同条件的样地数据，背包式激光雷达与监测激光雷达点云粗配准均方根误差均小于0.2 m，远小于样地立木间最小间距，满足对应的要求；利用本研究的动态目标追踪和对应方法，以追踪到的地面调查人员位置点为种子点，通过最邻近搜索获取基准底图中与种子点最邻近的单木位置，实现样地观测数据与地面验证每木调查数据对应，对应准确率高于95%，平均每帧序列点云处理时间小于0.1 s，可以达到实时性的要求。【结论】本研究提出的方法-利用激光雷达... 相似文献
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机载激光雷达森林资源调查系统的设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
机载激光雷达对森林空间结构和地形具备较强的探测能力,已成为森林资源调查的重要技术手段,但目前针对该技术应用于森林资源调查方面的系统建设研究相对较少。为了实现林业的可持续发展,满足当今森林资源精准监测及管理的需求,从应用角度出发,以机载激光雷达数据为基础,结合机载激光雷达技术、地理信息系统技术与林业资源调查管理技术,搭建了适用于林业的专业森林资源调查系统。该系统以C++为编程语言,结合QT图形界面库、VTK三维引擎库及GDAL影像处理库开发而成,利用机载激光雷达点云数据实现高效的森林区域数字高程模型生成、单木及林分相关参数提取等功能,实现森林资源数据库的更新,缩短了传统森林资源调查的时间周期,最终实现森林资源调查的自动化及系统化应用。以甘肃省张掖市大野口关滩森林站超级样地为试验区,基于样地调查数据对系统提取结果进行了精度验证,结果表明,系统提取的区域高程最大偏差为1.102m,平均偏差为0.737 m,单木树高、冠幅的平均相对误差分别为13.66%、14.18%,株树密度、林分平均高的平均相对误差分别为5.83%、9.86%。 相似文献
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基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统 总被引：1，自引：0，他引：1
基于B样条曲线的水稻叶片几何参数测量系统能无损、精确获取水稻叶片几何参数,可为农学研究提供精准数据。该研究分析了B样条曲线拟合基本原理,采用1次B样条曲线获取水稻最大叶宽,基于3次B样条曲线交互绘制手势轨迹曲线逼近叶脉获取水稻叶长,控制点数量和位置可人工干预,实现轨迹曲线实时调整。运用变异系数和均方根误差评价测量结果,结果显示,叶长变异系数为2.4%,叶宽变异系数为5.4%,均小于15%,测量结果精度较高;建立系统预测值和实测值线性回归拟合模型,水稻叶长均方根误差为1.534 0 cm,叶宽均方根误差为0.101 9 cm,系统预测能力较好。利用B样条曲线测量叶片几何参数,前期图像获取简便,能够真正实现便捷、无损、准确获取水稻叶长、叶宽,为水稻叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法,可满足农业科学研究基本需要。 相似文献
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《河北北方学院学报(自然科学版)》2021,37(3)
目的针对传统矿山土石方量计算不够精确的问题,提出一种倾斜摄影测量结合方格网进行矿山土石方量计算的方法。方法以皖北某露天矿山为研究对象,利用无人机搭载的数码相机获取矿区序列倾斜影像,通过特征提取、空三测量、多视影像密集匹配,在获得密集点云的基础上,构建不规则三角格网和纹理映射,重建露天矿山三维模型进而绘图并运用方格网法计算土石方量。结合传统测量模式的成果,对碎部点精度和土石方量精度进行详细的分析。结果通过两种模式对比,碎部点平面中误差为0.083 m,高程中误差为0.069 m,土石方量的挖方差值为4 577 m~3,差值率为1.2%,填方差值为1 331 m~3,差值率为1.0%,两种精度均满足国家规范要求。结论该方法有效提高工作效率和工程精度,对相关工作有一定参考意义。 相似文献
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基于移动式三维激光雷达,建立了一种柑橘冠层结构信息(树高、冠幅、分枝角度)的获取方法:1)利用移动式三维激光雷达获取柑橘三维点云数据;2)选定SOR滤波组合(k,α)分别为(100,0.9),(20,1.2),(100,0.9)对冠层残缺叶片点云和叶片边缘点云进行滤波处理;3)利用Mean shift算法求取植株点云中心结合采集点角度,完成点云初始匹准;4)运用ICP算法进行精准拼接并构建完整植株的三维模型,提取柑橘的株高、冠幅和枝干角度信息.验证结果表明,三维模型获取树高、冠幅、枝干角度的相对误差分别小于等于2.5％、小于等于4.5％、小于等于5.5％,判定系数R2大于0.97,均方根误差大于5.1. 相似文献
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基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高，引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建，但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性，基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统，选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建，基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差；并基于人工测量数据，对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明，植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性，点云精度差距基本控制在0.4 cm以下；获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm，平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%，表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建，具有较高的点云重建和表型提取精度，并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。 相似文献
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基于TLS数据的单木胸径和树高提取研究 总被引：5，自引：2，他引：3
利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的“飞点”和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点云数据中提取单木位置、胸径和树高。用小兴安岭凉水自然保护区的白桦天然次生林对算法进行了检验,5块多站扫描样地单木识别的平均精度为72.16%,将所提取的单木位置、胸径和树高与外业实际测量数据对比,结果一致性较高。5块多站扫描样地的胸径和树高均方根误差分别为2.38、2.55、3.58、2.21、1.92 cm和4.31、3.87、2.34、5.00、3.47 m。 相似文献
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以黑龙江省帽儿山林场的针阔混交林、针叶纯林两块样地为研究对象,基于地基激光雷达、无人机载激光雷达数据及两者融合数据,采用点云体素化理论、贝尔定律以及多元线性回归法估算森林叶面积指数,探究融合数据对估算叶面积指数结果的影响。结果表明：两种林分类型样地通过无人机载激光雷达数据体素法估算有效叶面积指数精度较低(R2分别为0.76、0.75,均方根误差分别为0.83、0.97),均方根误差较大;地基激光雷达数据体素法、无人机载激光雷达数据贝尔定律分别估算针叶纯林有效叶面积指数(R2=0.79,均方根误差=0.69;R2=0.78,均方根误差=0.55)均优于针阔混交林对应的估算结果(R2=0.74,均方根误差=0.63;R2=0.75,均方根误差=0.66);融合数据体素法(R2=0.84,均方根误差=0.54)与多元回归分析法(R2=0.86,均方根误差=0.62)估算针阔混交林真实叶面积指数精度均较高,但多元回归分析法的优势为估算的真实叶... 相似文献
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低成本实时动态载波相位差分GPS的定位精度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以农田导航的实际应用为目的,以美国Swift公司的Piksi定位模块为基础,构建实时动态载波相位差分(real time kinematic,RTK)系统进行定位精度研究。结果显示:Piksi单个模块静态单点的定位精度(2倍均方根误差,置信度为95%)约为8 m,RTK的静态精度(2倍均方根误差,置信度为95%)约为1.5 cm。设计的动态双轨试验验证了用直线拟合评估动态直线精度的可行性,当流动站在0.4～2.3 m/s的平均速度范围内进行直线运动时,通过拟合得到的定位精度约为1.5 cm。采用测量点到拟合圆心距离与拟合半径的差值评估圆周运动的定位精度,发现在0.4～1.6 m/s的平均线速度范围内运动时,流动站的精度约为1.5 cm;考虑到实际应用过程中点对点的问题,拟合分析得到的测量误差整体偏小,初步判定Piksi RTK的真实动态精度为3～5 cm,可以满足农业实际需求。 相似文献
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[目的]利用激光雷达手段大范围估算森林参数。[方法]以安徽省黄山市休宁县岭南林场森林资源为研究对象,通过地面调查获取3种森林类型单木胸径和树高数据,并同步使用地基激光雷达获取点云数据,利用Hough变换检测算法提取每木胸径和树高,在Matlab2020a软件下构建基于地面调查数据和激光雷达提取值的估算模型。[结果]针叶林、阔叶林和毛竹林的胸径估测精度（R■）分别为0.921、0.921和0.996,RMSEc分别为2.080、2.460和0.291,模型表现显著;树高估测精度分别为0.908、0.846和0.500,RMSEc分别为1.120、1.620和1.210。[结论]该研究可为运用激光雷达手段大范围估算森林参数提供依据,也可为森林类型点云识别与分割提供参考。 相似文献