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《中南林业调查规划》2019,(3)
利用地面三维激光扫描仪提取单木参数,已经成为林业测量领域的研究热点,尤其在编制林业数表方面极具应用前景。基于地面三维激光扫描仪采集19株柏木和17株马尾松样本数据,提取单木胸径和树高两个主要测树因子,并与实际数据进行对比分析,结果表明:胸径因子采用凸包算法提取精度更高,相对误差为1.18%;树高测量精度较高,平均相对误差为-1.66%;基于地面三维激光扫描技术提取单木胸径和树高,完全满足调查精度要求,可以广泛应用于森林资源调查,以及单木及林分不同尺度数表编制等方面。 相似文献
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指出了树冠面积是计算树木生物量的一种重要因子,也是园林设计需要用到的基础数据.三维激光扫描技术使得精确测量树冠成为可能,但是现有的树冠面积计算方法存在效率低、精度差等问题.提出了一种基于点云数据的树冠面积快速精准计算方法,只需将点云坐标转换成极坐标,再计算一系列扇形的面积总和.利用4株不同树种的样木进行了实验,结果表明:此方法明显优于传统的圆近似法和凸包多边形法,面积相对误差小于5％,满足林业调查的精度需求. 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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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
6.
本文通过单木分割获取单木坐标及冠幅，并在此基础上对实验区内单木点云进行多特征提取，根据提取到的单木点云特征进行模型构建，从而完成对测区单木胸径的反演。实验结果表明该方法具有较优的拟合精度和较小的相对均方误差，且对不同密度下的点云数据均具有较高的稳定性。 相似文献
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《林业科学》2021,(3)
【目的】基于双向选择判断原理,提出一种将激光雷达(LiDAR)点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配的方法,以得到更为合理的信息匹配结果。【方法】采用机载LiDAR点云数据分割单木,提取单木位置、数量、树高和冠幅等信息,从LiDAR提取单木位置出发,依据树高和距离正向确定候选地面实测单木,再根据候选地面实测单木位置和距离信息逆向确认LiDAR提取单木是否为最合适的匹配对象木。【结果】以匹配精度、匹配后的单木树高和冠幅精度为判断指标,与邻域最高匹配法、最邻近匹配法和双因素匹配法相比,在匹配精度一致的情况下,双向选择判断法匹配的单木树高精度可从75.21%提升至91.01%,冠幅精度从60.50%提升至68.64%;在保证匹配信息精度一致的情况下,双向选择判断法可将匹配精度从传统方法的33.52%提升至61.11%。【结论】点云数据双向选择单木提取与地面数据匹配方法可快速、高效地将激光雷达点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配,与传统方法相比,能够在高密度、多林层林分中发挥更高优势。 相似文献
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三维激光扫描技术作为一种高效科技,在森林资源调查、林分结构研究、单木三维建模等方面有着巨大的应用潜力。通过三维激光扫描仪获取单株立木空间点云数据,利用软件自动建模分析功能,可直接量测立木树高、胸径、树冠面积和位置等信息,生成林木收获报表,以确定不同区域内林木收割的时间,最大限度降低因为收割时间带来的损失,从而开创了该项技术在林业领域的新应用。 相似文献
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基于无人机多源遥感的输电线下树冠分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
架空输电线路走廊内高杆树种的快速生长是引起的线路跳闸故障的重要因素,为提高线路安全,须快速提取输电线下树木的高度与覆盖宽带。基于激光雷达点云数据,通过不规则TIN格网方法精确构建树木形态特征;基于多光谱数据计算林区的NDVI构建树木的光谱特征,结合二者的优势,先通过CHM的极大值,判断出了树木的顶点;然后利用Voronio图进行空间分割,判断出树冠的范围;最后统计每个树冠多边形内CHM和NDVI情况,剔除非树木,得到有效的单木树木顶点及树冠多边形。 相似文献
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基于UAV遥感的单木冠幅提取及胸径估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2021,(3)
在森林资源调查中冠幅和胸径是重要的测树因子,自动获取冠幅和胸径值可以提高森林资源调查效率。以云南松为研究对象,基于无人机影像自动提取单木冠幅参数,拟合不同密度等级样地的单木冠幅和树冠面积与胸径的关系以估测单株胸径。首先利用标记控制分水岭分割算法对样地冠层高度模型(CHM)中的单株树冠进行分割,获取最大、最小冠幅和树冠面积,并与实测数据进行精度评价,然后将提取冠幅与树冠面积与实测胸径进行拟合,建立不同密度等级样地的一元回归模型和二元回归模型。结果表明:单木树冠分割准确率为86.26%,冠幅相对误差平均值为6.04%,冠幅面积的相对误差平均值为11.23%;在拟合的模型中,冠幅树冠面积-胸径模型的拟合效果最好,决定系数均在0.7以上,该模型验证数据相对误差均不超过5%,符合A类森林资源调查胸径误差值低于5%的要求。提出的基于无人机影像提取冠幅及预测树木胸径的方法较为准确,可推动森林资源调查自动化发展。 相似文献
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2018年4月以天津市滨海新区海滨大道临港工业区段西侧约1km绿化段为试验区域,通过地面三维激光扫描仪获取单站点云数据,基于最小二乘圆拟合算法,利用LISP语言编制程序对林木胸径值进行自动提取,再通过现场抽测39株‘107杨’Populus×euramericana‘74/76’和65株刺槐Robiniapseudoacacia树对计算结果进行精度统计。结果表明,‘107杨’计算中误差为0.8cm,刺槐计算中误差为0.7cm,整体计算中误差为0.7cm,整体计算中误差<1cm。表明采用最小二乘圆拟合算法对单站点云数据进行胸径计算,效率更高、精度可靠,可应用于实际工程项目中。 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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利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R2为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R2)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(8)
立木胸径是森林资源清查中的一项重要指标,它是计算森林蓄积量和衡量林木生长状况的重要依据。三维重建测量物体是近年来计算机视觉领域研究的新热点。将低成本的USB摄像头双目视觉尝试运用到立木胸径测量中,通过摄像机标定参数和视差图获取三维点云,用C++语言结合Open CV实现了从三维点云中提取和计算胸径的方法。并选取华北落叶松进行胸径测量,将测量结果与胸径尺进行比较结果表明胸径测量精度可达到95.3%,可满足国家对森林资源清查的精度要求。 相似文献
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【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 ]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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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2017,(12)
为了提高地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据的单木分割精度及分割效率,以落叶期的蒙古栎人工林为研究对象,以TLS为基础数据,在三维点云数据体元化的基础上提出一种基于体元逐层聚类的单木分割算法,通过分析体元在竖直方向的z值序列准确获取单木的位置,然后利用模糊C均值算法以单木位置为初始聚类中心从最底层体元开始进行逐层聚类,最终实现样地水平蒙古栎单木分割。研究结果表明,通过分析体元在竖直方向的z值序列能准确获取单木的位置,本研究提出的单木分割算法能够实现样地水平单木的精确分割。 相似文献
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无人机摄影获取单木三维信息方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着无人机航空摄影测量技术的成熟和发展,改变了传统森林调查的手段,加快了森林调查的数字化、智能化发展。为提高单木因子的采集效率和精度,降低外业的工作强度,基于倾斜摄影测量技术,以多旋翼无人机为数据采集平台,实现了孤立单木的三维点云模型重建。在此基础上,建立了单木三维信息量测算法,提出切割法和投影法两种提取树冠投影面积的方法,并提取树高、树干任意处直径、树冠投影面积、冠幅、树冠表面积、树冠体积6项测树因子参数。结果表明:1)树木的总高度和第一枝下高的提取精度分别为96.28%和95.61%,胸径和上部直径的提取精度分别为96.24%和93.78%;2)利用切割法和投影法提取树冠投影面积的精度分别为96.28%和98.24%,提取冠幅的精度分别为89.65%和91.50%,提取树冠表面积的精度分别为96.78%和97.58%,提取树冠体积的精度分别为94.29%和96.14%;3)实践证明,该技术可很好地应用到古树名木的保护工作中,并可对森林调查的方式提供新的技术参考,具有较高的现实意义和实际应用价值。 相似文献