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【目的】开发一种伸缩式测高仪，以解决基于三角函数原理设计的测高仪器测量落点范围受限的问题，以及实现垂直生长和倾斜生长立木树高精确测量。【方法】基于拉绳传感器测高原理，以光电编码器、无刷直流电机、卷盘和钢绳为主要结构，研发了伸缩式测高仪。以皮尺为测量伐倒木树高为真值，利用伸缩式测高仪、布鲁莱斯测高器和森林罗盘仪，分别测量了20株垂直生长样木和11株倾斜生长样木树高精度结果，比较各仪器测高的准确度、方差和t检验结果；用4种仪器分别连续6次测量8号样木（垂直生长样木）和26号样木树高（倾斜生长样木），比较各仪器测高的精密度。【结果】结果显示：伸缩式测高仪测量垂直生长林木树高和倾斜生长林木树高的精准度分别为0.034和0.028 m，方差分别为5.60和9.94，精密度分别为0.028和0.015 m。布鲁莱斯测高器测量垂直生长林木树高和倾斜生长林木树高的精准度分别为0.154和0.267 m，方差分别为5.76和10.00，精密度分别为0.150和0.125 m。森林罗盘仪测量垂直生长林木树高和倾斜生长林木树高的精准度分别为0.059和0.183 m，方差分别为5.66和10.02，精密度分... 相似文献
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两种测高器的改良使用 总被引：1，自引：0，他引：1
对勃鲁莱测高器不改变仪器本身,只改观测高度值为角度值,变换计算公式,即可避免复杂林地阻碍仪器使用的缺陷,可以任选测点测得树高。对克里斯登测高器只作简易变更,用法不变,即可使观测值精度提高100倍,观测值增加231个,且具有校核作用。经检验,两种测高器精度均达98％以上。 相似文献
3.
极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度,采用地形坡度改正的S-RVo G(Sloped Random Volume over Ground)模型,结合三阶段算法,应用德国宇航局DLR提供的星载Tan DEM-X全极化干涉数据反演森林冠层高,并对结果进行验证。结果表明:坡度级为II、III级,RVo G模型反演效果接近于S-RVo G模型;坡度级为IV级,RVo G模型与二调平均树高的相关关系明显下降,加权相对误差和RMSE增大;S-RVo G模型与二调平均树高保持显著相关关系,反演误差同比小于RVo G模型。因此,S-RVo G模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差,提高了森林冠层高反演精度,在坡度大的地区精度提升程度更为明显。 相似文献
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森林冠层的三维重建研究能够更加直观反映森林空间结构,提高森林参数的测量精度。目前小光斑激光雷达已经广泛应用于林业研究中。为建立落叶松树冠三维形状模型,以长春净月潭实验区落叶松机载LiDAR(LiDAR,Light Detection And Ranging)数据为基础,采用K-means算法提取建模参数。该算法以单木树冠顶点作为初始聚类中心,经过4次迭代估测出单木树高和单木树冠直径,通过与试验区的单木实测数据对比,进行相关性分析,得到估测树高和估测树冠与实测数据相关系数分别为0.892 4和0.769 0,经过验证,估测树高和估测树冠的精度为94.06%和82.21%。利用激光雷达提取出的单木坐标、树高、树冠和冠基高采用旋转抛物线方法重建森林尺度三维模型呈现森林结构。 相似文献
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杉木人工林冠层高度无人机遥感估测 总被引：2，自引：0，他引：2
冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机（UAV）的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型（DSM）,利用1:10 000地形图生成数字高程模型（DEM）;基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型（CHM）,实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数（R2）分别是0.97,0.84和0.78,标准误差分别是0.67,1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。 相似文献
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基于全数字摄影测量的林分立木高度量测 总被引：4，自引：1，他引：4
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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为解决国家森林资源连续清查体系中固定样地复位较难、固定样木测定精度不高的问题,采用手持GPS对固定样地定位、全站仪对固定样木测高、罗盘仪对固定样木复位的方法可以提高调查精度.结果表明:利用手持GPS进行固定样地的复位调查,可以使固定样地的复位率达到100%;利用全站仪可以使树高的测量精度提高到1%;利用罗盘仪可以使固定样木的复位率达到95%以上.同时采用手持GPS与PDA相结合,可实现数据的自动存储、实时显示,使样木位置坐标化,改变了传统的森林资源复查方法,大大提高了工作效率. 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
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伴随着新中国成长的脚步,2010年吉林省林业调查规划院迎来了建院六十周年的大喜之年.
吉林省林业调查规划院(原林业部直属第二森林调查大队),始建于1950年12月,是我国成立最早的森调骨干队伍. 相似文献
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马建维 《东北林业大学学报》1975,(1)
在毛主席无产阶级革命路线指引下,几年来我院林学系的有关教师,在参加黑龙江省森林调查第一、二大队学习实践的基础上,提出了“模拟样地抽样调查法”。1974年5月同森调第一大队同志,在大兴安岭林区红花尔基林业局进行了初步试验。随后于同年8月,结合我院林学系林业专业开门办学的实践,又同森调第一,二大队同志及林 相似文献
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《西南林业大学学报》2016,(3)
以仿真的全极化雷达L波段为数据源进行了复相干DEM差分算法和复相干幅度算法的森林树高反演研究,并采用星载全极化微波遥感数据ALOS PALSAR数据进行实例检验。结果表明:仿真试验中DEM差分算法严重低估了森林树高,复相干幅度算法则估测精度较高;ALOS PALSAR数据时间由于去相干和配准精度低等原因,难以有效估测森林树高。 相似文献
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胸径和树高是森林调查中2个主要的调查因子。随着遥感技术的发展,在大区域的森林资源调查中,可以很容易地测量单株树的高度,其精度与传统的地面测量方法相当。最近几年,林业研究者构建了一系列胸径-树高方程来通过机载雷达所测的树高来估计树木的胸径,然而,大多数的模型都只是将树高作为唯一的变量来研究胸径-树高模型,却很少将冠幅与树高和胸径两者结合来研究胸径-树高模型。利用6种常用的胸径-树高模型,以上海市主要造林树种:池杉(n=241株)、柳树(n=82株)、木兰类(n=119株)、女贞(n=512株)、水杉(n=469株)、杨树(n=138株)、榆树类(n=235株)、樟树(n=1 129株)为研究对象,基于R2、平均偏差和平均绝对偏差为评价指标,对这6种胸径-树高方程的模拟精度进行评价和比较,最终得到了各树种对应的最优模型结果。结果表明,模型(3)适用于榆树类、女贞和柳树;而模型(5)则适用于池杉、木兰类、水杉、杨树和樟树。模型(3)和(5)相对于其他4个模型来说有着更加准确的模拟精度。研究结果可为该地区通过机载雷达调查森林提供基础。 相似文献
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稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。 相似文献
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李杰 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》2019,47(11):34-42
【目的】研究栲树树高曲线模型，为编制福建省将乐地区亚热带常绿阔叶林森林经营数表、指导当地森林经营提供依据。【方法】以将乐地区常绿阔叶林中的栲树为研究对象，以17个栲树林样地中427株栲树胸径、树高实测数据为建模数据，通过分析坡度、坡向和坡位3个地形因子与树高生长之间的相关关系，以Richards方程为基本方程，分别构建基于树高分级和地形分级的栲树树高曲线模型，并与经典树高曲线模型进行精度对比。【结果】基于树高分级的栲树树高曲线模型的决定系数（R2）最大，为0.630;均方根误差（RMSE）最小，为2.283，表明模型拟合精度较高。基于地形分级的栲树树高曲线模型的平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（MRE）分别为1.707和0.163，均为最小，表明该模型预估精度最高。【结论】结合将乐地区实际情况，基于地形分级的树高曲线模型能较为精确地预估栲树树高。 相似文献
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本文在大量标准地调查和树干解析的基础上编制了北京杨、小青杨地位指数表．采用导向曲线法进行地位指数表的编制，检验表明，该数表具较高精度，可用于现有森林的经营．还进行了立地类型地位指数表的编制，这种数表既可用于森林经营，又可用于造林工作中的适地适树规划，更能准确地反映各立地类型间树高生长过程的差异． 相似文献
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树高是森林资源调查中重要的结构参数,也是森林蓄积量、树木生长模拟及森林碳汇计算的基础因子。以安徽省休宁县西田国有林场的杉木人工林为研究对象,使用地基激光雷达（TLS）采集单株样木的激光点云数据,通过HDScene软件完成测站拼接、去噪等预处理,并直接提取单株杉木树高。同时,联立获取的伐倒样木树高实测值,运用相关分析和回归分析方法构建树高转换模型。结果表明,树高转换模型关系式为y=0.970x+0.312,R2=0.973,RMSE=0.441,并且当树高超过9 m时,TLS树高测量值与伐倒木真实值之间的误差会降低且趋于平稳。该研究提出一种获取高精度树高参数的方法,可为解决传统方法获取树高时精度不高或工作量大等不足提供科学依据。 相似文献
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[目的]调查广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子间的关系。[方法]对在广西南宁树木园新塘和横县林区内生长正常的巨尾桉(DH32-28)植苗林进行调查,分别测定每株树的胸径、树高、年龄等树木调查因子,并对其相关性进行分析,建立胸径与造林时间、树高与造林时间、胸径与树高等因子之间的一系列数学模型,并进行模型的实用性和精度检验。[结果]胸径、树高与造林时间的对数函数关系比较密切,树高与胸径的二次函数模型关系比较密切。胸径与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-3.310+4.132lnx来反映,树高与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-15.881+8.816lnx来反映,胸径与树高的关系可以用二次函数模型y=0.635+0.822x+0.042x~2来反映。[结论]模型揭示了广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子之间的生长规律性,同时还可以用于桉树人工林林分生长预估中单株树木潜在的生长分析,对桉树人工林的可持续经营利用和森林生态系统恢复具有一定的指导意义。 相似文献
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为解决森林调查中罗盘定位的精度问题,利用全站仪具有测量边长和角度精度高的特点,将其测量值作为真值.用罗盘仪对其值进行重复观测,进行比较研究,通过间接平差,得出罗盘仪测量边长和竖角的精度,由此推导出罗盘导线和罗盘测树高的精度.试验表明,1 km罗盘支导线最弱点的中误差达3 m,罗盘测树高的相对精度达5%.这个精度能够满足林业上的测量要求.由此可见,用罗盘进行辅助定位,是一种理想手段. 相似文献
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基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey's高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的LiDAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和LiDAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey's高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey's高的估测结果。LiDAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392m;Lorey's高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey's高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。 相似文献