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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提供有效的参考。【方法】利用TLS单站与多站扫描以及HMLS获取研究样地单木点云数据,然后基于点云数据处理软件提取单木结构参数并与实测数据进行匹配,综合对比两种扫描方式的数据获取效率、点云质量以及单木结构参数提取精度。【结果】1)HMLS在扫描高郁闭度黑皮油松林样地时扫描速度大约为27 m~2/min,TLS4站扫描该样地速度为10 m~2/min,扫描速度上HMLS扫描约为TLS多站扫描的3倍。2)TLS4站扫描的胸径处点云数量与单木点云数量远高于HMLS,且HMLS相比于TLS4存在冠层点云缺失的问题,但HMLS相较于TLS数据拥有更好的胸径处切片点云完整度。3)HMLS、TLS单站、TLS4站数据胸径估测结果的R~2分别为0.92、0.84、0.95,HMLS与TLS4站扫描均给出了较好的胸径估测结果,单站TLS扫描估测胸径结果较差。HMLS扫描与TLS单站扫描由于冠层点云扫描不完整导致估测树高和树冠面积的决定系数均小于0.5。TLS4站扫描相较于HMLS扫描在树高和树冠面积的估测精度上有了较大提升,R~2达到了0.7以上。【结论】TLS4站扫描拥有最高的点云数据质量与单木结构参数提取精度,但扫描效率最低,而单站扫描由于遮挡效应单木结构提取精度较低但扫描效率最高;HMLS具有较高的扫描效率与胸径估测精度,但由于冠层点云的缺失在树高和树冠面积等参数的估测精度较低。 相似文献
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基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2021,(2)
单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。 相似文献
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【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。 相似文献
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【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数（胸径、树高）的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE）,误差范围为3.41%～5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优... 相似文献
5.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(9)
【目的】基于加权三角网提出的林分空间结构综合指数模型,为综合性评价林分空间结构及制定森林经营决策方案提供一种新的方法模型。【方法】选取林木的自身属性(胸径、树高和冠幅)为综合权重,建立了一种用于描述林分空间结构单元的加权三角网。引入微观经济学中C-D生产函数的相关理论,构建了以全混交度、角尺度和交角竞争指数3个参数作为"投入",以林分整体空间结构综合指数作为"产出"的林分空间结构生产函数模型,从而定义林分空间结构综合指数(FSSCI)。以实验样地为例,对基于加权三角网确定的3个参数和FSSCI进行适用性评价。【结果】1)天然林样地加权前后的3个空间结构参数均符合正态分布;加权前后的全混交度呈显著相关,但由于加权过程中改变了林木的坐标,导致角尺度和交角竞争指数不存在相关性。2)天然林样地加权前后的平均FSSCI存在相关性,相关系数为0.650,Sig.值为0.029;天然林样地的FSSCI与FSSI′之间存在相关性,且两者对天然林的评价结果基本一致,但FSSI′对人工林的评价结果为0,无法做出有效的评价;FSSCI对林分空间结构的评价比传统方法更为全面。【结论】基于加权三角网计算的3个空间结构参数和FSSCI仍然是合理可用的。FSSCI同FSSI′一样对天然林的空间结构评价具有合理性和适用性,但FSSCI的适用范围广于FSSI′,满足天然林和人工林的空间结构评价。FSSCI的提出丰富了林分空间结构综合性评价方法,为森林可持续经营提供了合理可靠的理论与技术支持。 相似文献
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《湖北林业科技》2021,50(3)
为研究湖北省高密度杉木人工林生长规律,对鄂东南地区高密度杉木人工林进行标准地调查,获取61块样地数据和183株解析木数据,建立了杉木单木树高、胸径和材积生长模型,根据拟合优度及残差指标,高密度杉木单木胸径和树高生长的最优模型选择理查德模型,单木材积最优模型选择考尔夫模型,所选模型检验精度均较高,达到拟合效果;通过绘制杉木胸径、树高和材积的生长曲线图,杉木生长量在初始阶段生长速率较大,单木树高和胸径生长量在第4 a达到最大值后逐渐下降,单木材积连年生长量在第10 a达到最大值;利用多元非线性回归建立关于杉木林分平均胸径、平均树高和林分蓄积与林龄、立地指数和林分密度的林分生长模型,选择的林分生长模型均通过检验;利用林分蓄积量的平均生长量和林分平均直径来确定高密度杉木林分的数量成熟龄和工艺成熟龄,在立地指数16～20 m和林分密度4 000～6 000株/hm~2时,杉木的数量成熟龄和工艺成熟龄分别为10～13 a、10～11 a,与湖北咸宁地区高密度杉木造林小径级采伐年龄相符。 相似文献
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基于机载LiDAR的单木结构参数及林分有效冠的提取 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】基于机载激光雷达(LiDAR)数据提取单木树冠三维结构参数(树冠顶点位置、树高、冠幅和冠长),并在此基础上对林分有效冠进行提取,为进一步研究林分尺度上的有效冠结构及其动态提供依据,以更好掌握并改进林业经营措施。【方法】采用一定规则下的局部最大值窗口搜索树冠顶点,进行单木树冠顶点探测和单木树高提取;以树冠顶点为标记,利用标记控制分水岭分割算法提取单木冠幅;采用垂直方向点云高程检测方法获取枝下高位置,提取冠长;在标记控制分水岭分割出的树冠边界,提取树冠接触高,取平均值作为该样地的林分有效冠高。【结果】树冠分割正确率为88.5%;结合样地实测参数对提取值进行相关性分析,树高R~2=0.886 2,冠幅R~2=0.786 4,冠长R~2=0.800 0,树高、冠幅和冠长精度分别为90.34%、86.80%和89.90%;同一林分内单木接触高相对比较稳定,对提取的林分有效冠高进行单因素方差分析,无显著差异。【结论】基于机载LiDAR数据,采用可变大小的动态窗口搜索局部最大值点,能提高单木结构参数的提取精度;利用树冠顶点标记控制分水岭算法,将高空间分辨率航片作为辅助数据,可完成较高精度的单木冠幅提取;垂直方向点云高程检测方法可提取单木冠长;LiDAR点云数据可对林分有效冠进行提取,在同一林分中,不同样本数量对接触高提取的变异性影响不大,有效冠高大致相同。机载LiDAR数据具有良好的单木树冠三维结构参数提取能力,能够满足现代林业调查对单木结构参数提取的需要,实现对林分有效冠的提取。 相似文献
8.
使用无人机和智能手机分别从空中和地面拍摄的样地林分影像构建三维点云模型，并从三维点云模型中获取样地内单木树高和胸径参数。本研究以池杉人工林为研究对象，利用PhotoScan Agisoft软件对无人机倾斜摄影和智能手机近景摄影的样地影像进行三维重建，通过对齐照片、控制点刺点、对齐优化、建立密集点云等步骤，构建出与样地实景相符的三维点云模型；通过LiDAR 360软件从样地三维点云模型中获取单木的树高和胸径参数，将其与实地测量获取的单木树高和胸径参数进行对比分析。利用无人机和智能手机影像构建的三维模型可以满足《数字航空摄影测量测图规范》的精度要求。通过实测数据和点云数据获取的树高和胸径的平均差值分别为-0.9 m和-0.8 cm,平均相对误差分别为5.4%和7.1%。以实测数据作为自变量x,以点云数据作为因变量y,树高和胸径回归模型的R2分别为0.809 5和0.918 4。将倾斜摄影和近景摄影的点云模型统一在同一空间参考基准下可构建出与样地实景相匹配的三维点云模型，从样地三维点云模型中获取的单木树高和胸径与实地测量结果具有较好的线性相关性，本研究所使用的方法可以代... 相似文献
9.
【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%～40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。 相似文献
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【目的】比较相同海拔海南长臂猿现有天然林栖息地与松树林潜在栖息地的林分结构、植物物种组成及多样性，探究二者生境质量差异，科学评估松树人工林恢复状况，为海南长臂猿种群生态空间扩展奠定基础。【方法】以海南热带雨林国家公园霸王岭片区海拔400～800 m区域长臂猿现有天然林栖息地和松树林潜在栖息地为对象，参照CTFS规范在2种生境分别建立59个400 m2样方，调查并分析2种类型生境内林分结构、森林植物及长臂猿食源植物的多样性特征及其差异。【结果】共调查到天然林栖息地植物93科259属450种，其中食源植物43科70属86种，茜草科植物占优势；松树林潜在栖息地植物74科186属301种，其中食源植物29科46属60种，山茶科植物占优势。天然林栖息地森林的树木平均胸径6.30±5.90 cm、平均树高6.02±4.92 m、平均冠幅5.21±12.52 m2、平均冠层厚度2.10±1.65 m和植株密度6 136±1 930株·hm-2，这些林分结构因子均高于松树林潜在栖息地(平均胸径5.19±4.19 cm，平均树高5.04±... 相似文献
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该文基于金坛区碳汇监测山区调查点范围内,第250,77号国外松林小班的LiDAR数据和样地实测数据,利用冠层高度模型与点云分割相结合的方法实现单木识别,以实测胸径作为因变量,估测树高作为自变量,通过建立非线性回归方程的方式进行林分胸径反演和公顷蓄积量估算.结果表明:机载LiDAR估测的国外松数据与实测数据具有较好的相关性,通过设置3组反演模型并进行方程优选,确认当LiDAR估测树高范围在14—22 m时,推荐y=-2.1849x2+13.569x-17.605(R2=0.8063)作为胸径反演最优方程.将250号LiDAR估测树高代入方程反算胸径,并根据《江苏省主要树种一元材积表》计算公顷蓄积量,获LiDAR估测胸径为26.6 cm,估测公顷蓄积量为157.2 m3/hm2,估测精度符合《森林资源规划设计调查技术规程(GB/T 26424-2010)》中的允许误差要求. 相似文献
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为了提高林分尺度下单木参数的识别精度,研究了基于三维激光扫描的单木胸径和树高的辨识方法。在东北林业大学实验林场,采用Trimble S60三维激光扫描仪,对104株蒙古栎进行多测站扫描,获得样本树的点云数据。在对点云数据进行配准、去噪、地形数据提取、切片栅格化等一系列处理基础上,基于霍夫变换和连续生长法分别构建了胸径和树高的提取方法,对林分尺度下单木定位识别、胸径和树高提取精度进行了对比分析。研究结果表明:所构建方法单木定位识别精度均值为87.50%,胸径和树高提取的均方根误差分别为2.88 cm、2.61 m。 相似文献
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《林业科学》2021,57(1)
【目的】针对已有三维点云数据单木分割方法提取下层林木困难、准确提取林木数量占总体比例偏低导致提取工作有效性不高、提取效果受点云密度和林分结构复杂程度影响等问题,改进单木提取策略和算法,为Li DAR单木提取技术向生产实践应用转化提供支撑。【方法】以机载Li DAR点云数据为基础,提出一种基于分层聚类的三维立体单木分割方法,并对点云分层、分割、单木匹配等环节进行算法改进,实现空间异质性较高林分的单木分割和信息提取。【结果】改进后的算法可在高密度、高空间异质性林分中进行单木分割和信息提取,并能更合理地与地面实测林木信息匹配,可匹配的林木比例最高达88.70%,单木树高、林分平均高精度最高分别达92.38%、99.84%,树高基尼指数、树高变异系数精度最高达89.65%。【结论】通过多水平分层和纵向聚类融合,可提升对于林下层尤其是更新层林木的提取能力;构建提取有效性指标,更加关注成果的适用性;评价指标中加入空间结构精确度指标,可充分发挥Li DAR对空间结构的反演能力。 相似文献
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以北京山区25块油松人工林样地为研究对象,调查了40年生油松人工林在不同林分密度和立地条件下的生长状况,建立了林分密度与平均胸径、平均树高、平均冠幅和单木材积之间的回归方程,相关指数都在0.9以上;以样地平均优势木的解析材料确定40年生优势木树高,按单项立地因子实际分布区间分组,进行方差分析、差异显著性检验、多重比较。结果表明:随着林分密度的增大,平均胸径、平均树高、平均冠幅、单木材积逐渐减小;北京山区40年生油松人工林密度应控制在1 500株/hm2以下;明确了北京山区油松人工林生长与立地因子的关系,初步确定了油松人工林适宜的立地条件为:低山、阴坡、有效土层厚度(A+B层)45cm以上。 相似文献
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[目的 ]为将单木位置匹配至更精确的树干中心处,本研究发展了一种基于地基激光雷达提取胸径中心位置的空间校正方法。[方法 ]对高密度地基激光雷达点云数据,使用霍夫变换的方法提取单木胸径及圆心点,以外业调查的胸径数据作为精度控制基础,再用空间点校正方法将外业测量的样地单木相对空间位置匹配至提取的单木胸径中心点处,最后通过数字冠层高度模型特征分析实现单木位置的地理位置匹配。[结果 ]以黑龙江佳木斯孟家岗林场为研究区,对比分析3种不同株数密度的落叶松样地,提取胸径误差在1 cm之内,高、中、低株数密度样地单木位置在空间点校正时胸径误差2 cm误差范围内位置正确匹配率分别为91%、92.5%、98.6%。全部匹配的外业调查单木相对空间位置误差控制在1 m之内,且与机载激光雷达数字冠层模型影像地理位置匹配误差在0.5 m内。[结论 ]基于地基激光雷达提取胸径匹配单木空间位置的方法,极大地提高了单木空间位置测量精度。此方法的发展,不仅为局部样地单木分割等提供精确位置信息,也为大范围遥感数据提供可靠地面基础位置验证数据,是可靠的单木位置测量和多源数据匹配方法。 相似文献
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四川桤木天然林和人工林的单木生长模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
预测和研究四川桤木天然林和人工林的生长与发展规律,以更好地经营四川桤木天然林。以四川桤木天然林和人工林为研究对象,基于实测的树高-胸径数据,通过比较分析9个树高曲线模型,建立四川桤木的单木树高曲线模型。结果显示,最终确定的四川桤木最优树高曲线模型的决定系数R~2为0.794,调整决定系数为0.792,均方根误差RMSE为0.886,相对均方根误差E_(RMSE)为0.045,平均误差ME为0.000,平均绝对误差MAE为2.641。最优的四川桤木单木树高曲线模型自变量为胸径,单木生长模型为H=1.3+27.176×(D/(1+D))~(11.856)。建立的单木树高曲线模型有较好的生物学意义,可为四川省四川桤木天然林和人工林的生长预测提供依据。 相似文献
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【目的】以河南登封林场栓皮栎人工林为研究对象,研究抚育间伐对林分不同生长阶段林木株数、林木直径分布和树高分布的影响,为制定科学合理的抚育经营措施奠定理论和技术基础。【方法】在株数强度为31.55%的间伐林分和条件基本一致的未间伐林分内,分别设置1个1 hm2样地,间伐作业2 a后获取每木检尺数据,分别利用Normal分布、Gamma分布、Lognormal分布、Weibull分布、Logistic分布函数对间伐样地和对照样地栓皮栎人工林林木个体直径分布、树高分布进行拟合,并应用Kolmogorov-Smirnov(KS)拟合优度检验,选择拟合效果最好的分布模型。【结果】1)间伐和对照样地幼树、小树和大树林木株数比例分别是9:642:582和229:978:585。相比对照样地,间伐样地林木小树和大树生长阶段株数比重较高。2)间伐样地林木直径分布范围主要集中在8~18 cm,高于对照样地的4~16 cm。KS拟合优度检验结果表明,间伐样地林木直径分布采用Weibull分布拟合效果最好,Normal和Logistic分布次之;对照样地林木直径分布采用Weibull分布拟合效果最好,Normal和Gamma分布次之。3)间伐样地和对照样地林木树高级分别为8~16 m和4~14 m,但KS拟合优度检验结果表明,5种分布函数对间伐样地和对照样地树高分布拟合优度排序一致,说明抚育间伐对林分树高分布的影响不明显。【结论】抚育间伐调整了栓皮栎人工林林分的直径结构,林分直径分布向较大径阶方向偏移,使林分直径分布结构更趋于对称分布,但对树高分布影响不明显。 相似文献
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基于无人机数据的人工林森林参数估测 总被引：2，自引：0，他引：2
《林业资源管理》2019,(5):61-67
无人机凭借低成本、高精度的优势在森林资源调查中被广泛应用,基于无人机高分影像及点云数据的森林主要参数估测及评价方法研究,可以为无人机技术在人工林调查中的推广应用提供科学参考。选取南京林业大学树木园内东方杉(Taxodium mucronatum)人工实验林为研究对象,以2018年无人机高分影像、点云数据以及地面实测数据为主要信息源,通过局部最大值以及种子点分割的方法对株数、树高、冠幅、郁闭度等森林参数进行提取,并进行精度检验。研究结果表明:1)提取的株树探测率为0.92,株数准确率为0.97,F参数为0.95。2)单木树高估测的决定系数(R~2)为0.795 7,均方根误差(RMSE)为0.594 0;单木冠幅直径的决定系数(R~2)为0.800 8,均方根误差(RMSE)为0.897 8。3)提取的总冠幅的提取率达到0.95,准确率达到0.93,f参数达到0.94。4)提取的样地郁闭度相对误差只有0.32%。基于无人机高分数据及少量地面实测数据的人工林主要参数估测,可以在很大程度上替代全林实测,在人工林中具有较大的推广价值。 相似文献
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通过调查福建省闽粤栲天然林、人工林种源,运用对比研究以及数据分析法对不同地区林分的特性进行具体分析,测得五个群落中的平均树高分别为 13m、14m、16.2m、15.6m、5.2m,平均胸径分别为18cm、20cm、14.5cm、16cm、3.5cm,由此得出闽粤栲天然林和人工林的年平均胸径生长量分别为0.374cm、0.478cm,年平均树高生长量0.340 m、0.404m,根据闽粤栲的年生长量来算可以看出人工林闽粤栲的生长会略微优于天然林,结果表明西芹教学林场的种源最优,最适宜人工培育成林. 相似文献