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手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为了在森林资源调查中快速、高效、精准地测量立木胸径,提高调查作业的工作效率,设计了一种手持式高精度立木胸径测量设备。该设备集成了中央处理器、胸径传感器、液晶显示屏、存储器、无线通讯模块等,其中,胸径传感器是利用电子技术和机械原理将测量长度信息转换为电压信号,由中央处理器处理计算得到胸径测量值。该设备以无线通讯方式配合载有数据接收端的智能手机协同使用,可实现胸径的测量、编码、记录、编辑、存储和导出等功能。野外试验结果表明,该设备在不同树种间的立木测量精度均不小于99.97%,符合国家森林资源连续清查工作的测量精度标准,测量效率达传统测径围尺工作效率的2倍以上。 相似文献
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激光摄影测树仪设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统测量胸径、树高和林分空间结构参数的非智能化、非集成化、效率低等不足,以摄影测量学、测树学、图像处理技术和传感器技术原理为理论基础,设计了激光摄影测树仪。该仪器由CCD镜头、激光器、光源笔、PDA和云台组成,测量时获取方位角、倾角及图像等参数,通过在Android Studio 2.2开发平台下利用Java语言进行编译的3个模块化程序,实现胸径、树高和林分结构参数测量功能。对21株立木进行胸径、树高测量,对1块样地内15株中心树进行林分空间结构参数测量试验,并与传统测量方法进行对比,结果表明:胸径测量相对误差绝对值的平均值为2.55%,树高测量相对误差绝对值的平均值为2.82%,角尺度与大小比数测量相对误差绝对值的平均值分别为2.50%和2.86%,混交度测量与传统测量法测量结果相同,能够满足林业调查的精度要求。 相似文献
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针对规模化羊场对山羊体尺无接触式自动测量的需求，设计了一种山羊双视角图像采集装置并开发了配套的山羊体尺自动测量算法。首先，开发了山羊双视角图像自动采集装置并在养殖场完成山羊双视角图像数据集的构建；然后，采用背景减除法二值化羊体俯视图，引入简单线性迭代聚类算法(SLIC)构建侧视图超像素的纹理和颜色特征向量，训练基于支持向量机(SVM)的超像素分类器，综合利用置信度和超像素区域邻接图(RAG)获取侧视图中的羊体二值图；最后，提出了在侧视和俯视二值图像中定位关键体尺特征点的方法，自动提取山羊体高、体斜长、胸深、胸宽、管径参数，拟合得到胸围和管围参数。算法测试结果表明，羊体侧视图前景区域超像素分类正确率超过94%,算法自动提取与人工标注的侧视、俯视前景二值图的交并比分别为96.1%和97.5%。以人工使用软尺测量获得体尺参数为金标准评价算法自动提取体尺参数的精度，结果表明管围、体高、胸深、胸宽、胸围和体斜长的平均相对误差分别为5.5%、3.7%、2.6%、5.2%、4.1%和3.9%。本文开发的羊体双视角图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足山羊体尺无接触自动测量的精度要求，为山羊体尺的高... 相似文献
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基于数码相机的样木胸径获取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
胸径测量是评价立地质量和林木生长状况的重要依据之一。利用普通数码相机对待测样地进行上下方向的任意摄影,并在林地中测量任意一段物体长度以便在解算中反推摄影基线,恢复摄影区域的真实空间比例关系,实现在图像上测量样地样木胸径和树心坐标的位置。该研究以摄影测量的理论为基础,以同名光线和摄影基线共面为条件,针对林业摄影测量的局限性,建立以垂直地面方向为主方向的摄影测量方式,实验分析验证测量算法的有效性,以Microsoft Visual Studio为开发平台,编制地面立体摄影测量系统软件,对5组样地25株立木进行测量计算,实验表明,采用普通数码相机测量样木胸径的精度高,25棵样木的平均绝对误差为0.29 cm,平均相对误差为1.99%,符合国家森林资源连续清查中关于胸径测量的精度要求,该方法在森林资源调查中具有实际的应用前景。 相似文献
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基于VB的二维条码识别 总被引：1，自引：0，他引：1
对应用最广泛的PDF417二维条码的符号结构及编码原理研究的基础上,建立起一个基于VB的二维条形码识别系统.整个识别算法由图像采集、图像预处理和译码算法三部分组成.实验结果令人满意,为二维条码的识别提供了一条有效的途径. 相似文献
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望远摄影测树仪设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
以摄影测量学原理、图像处理技术原理、测树学原理为理论基础,设计望远摄影测树仪,该仪器由PDA模块、远程EDM模块、长焦CCD镜头模块和云台组成,测量时获取倾角、方位角、远程距离及图像信息等参数,通过在Android Studio 2.1开发环境下集成并利用Java语言进行汇编实现树高测量、胸径测量、微样地林分测量等功能。通过试验验证,树高测量精度达93.32%,胸径测量精度达96.49%,林分平均高度测量精度达94.47%,林分平均胸径测量精度达91.68%,林分密度测量精度达86.04%,林分蓄积量测量精度达82.64%,解决了不可到达点观测难度高、看得见测不到等问题。 相似文献
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森林智能测绘记算器设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
森林调查主要包括单木胸径、单木树高、单木材积、林分平均胸径、林分平均高、林分密度、林分蓄积量等。以摄影测量学原理、图像处理技术原理、测树学原理为理论基础,设计了森林智能测绘记算器,由自主研发的PDA模块、EDM模块和云台组成,测量时获取倾角、方位角、距离及图像信息等参数,通过在Android Studio 2.1开发环境下集成并利用Java语言进行汇编的4个模块化程序,能够实现树高测量、胸径测量、三元材积解算、3D角规样地测量、基本测量等5项功能。通过试验验证,树高测量精度达97.13%,胸径测量精度达97.08%,材积测量精度达94.52%,林分平均高测量精度达98.09%,林分平均胸径测量精度达98.05%,林分密度测量精度达96.59%,林分蓄积量测量精度达95.72%,符合国家森林资源连续清查的精度要求,可以在林业调查中推广使用。 相似文献
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基于视觉里程计的森林样地调查系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以视觉里程计技术恢复连续摄影序列图像位姿,并以恢复位姿的图像为基础构建样地调查系统。该系统通过对图像位姿尺度恢复、定义样地坐标系、标记立木等过程估计样地中立木位置及胸径。用相机对12块半径为7. 5 m的圆形样地进行连续摄影,获取有序图像序列,并使用构建的样地调查系统对图像序列进行处理,以获取样地中立木位置及胸径。实验结果表明,所有样地立木位置估计值x轴与y轴方向的偏差(BIAS)分别为0. 04、-0. 03 m,均方根误差(RMSE)分别为0. 21、0. 17 m;样地中立木胸径估计值的BIAS及RMSE分别为0. 09 cm(0. 51%)和0. 88 cm(5. 03%)。 相似文献
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树干直径自动识别与测量技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用Canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过Canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。 相似文献
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基于地面摄影测量的平朔矿区林分蓄积量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
蓄积量是评价森林数量和质量的重要指标。为了分析露天开采和土地复垦对林分生长的影响,需要快速准确地测定开采未损区、开采受损区和受损治理区的林分蓄积量。由于矿区环境复杂多变,为了避免危险性,提出以非接触地面摄影测量方式进行外业数据采集,然后以五棵树法为原理,再结合推导形数法快速计算蓄积量的方案。为了证明地面摄影测量方法测量的精度满足林业上的精度要求,把用地面摄影测量量取的25棵树的胸径与对应每木检尺法测量的胸径结果进行对比,平均胸径绝对误差为0. 23 cm,相对误差为1. 35%,表明非接触地面摄影测量方法可以代替每木检尺法进行胸径测量。采用地面摄影测量结合五棵树法分别对平朔矿区开采未损区、开采受损区和受损治理区树木进行调查,结果显示受损区相对未损区平均胸径减小21. 26%,蓄积量相对减小41. 14%,治理区相对受损区平均胸径增加1. 46%,蓄积量增加17. 80%,说明露天开采影响了平朔矿区林分的平均胸径和蓄积量,尤其对蓄积量的影响较大,土地复垦一定程度上改善了树木的生长状况。 相似文献
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为准确估算森林采伐生物量实现森林碳汇的精准计量，针对采用单一时相可见光无人机影像估算高郁闭度森林采伐生物量较困难的问题，基于伐区采伐前后多时相可见光无人机影像，研究森林采伐生物量高精度的估算方法。以福建省闽侯白沙国有林场一个针叶林采伐小班为试验区，采集分辨率优于10 cm的采伐前后多时相可见光无人机影像，采用动态窗口局部最大值法得到高精度的采伐株数与单木树高信息，再基于采伐后无人机影像，运用YOLO v5方法检测并提取伐桩直径信息，根据胸径-伐桩直径模型来估算采伐木胸径信息，再利用树高和胸径二元生物量公式估算采伐生物量，以实测数据进行验证。根据动态窗口局部最大值法获取株数与平均树高精度分别为96.35%、99.01%,运用YOLO v5方法对伐桩目标检测的总体精度为77.05%,根据伐桩直径估算的平均胸径精度为90.14%,最后得到森林采伐生物量精度为83.08%,结果表明这一新方法具备较大的应用潜力。采用采伐前后多时相无人机可见光遥感，可实现森林采伐生物量的有效估算，有助于降低人工调查成本，为政府及有关部门进行碳汇精准计量提供有效的技术支持。 相似文献
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为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。 相似文献
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基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon 120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明：使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0.765,平均召回率为0.778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0.891,平均召回率为0.896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。 相似文献
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为提高采摘机器人的自主导航能力和采摘效率,实现机器人的快速果树识别和定位,结合红外测距传感器与计算机图像处理技术,利用激光扫描传感器体积小、功耗低、速度快、抗干扰等特点,提出了一种非接触式测量果树深度信息的方法;并结合计算机图像处理对果树进行了标定,实现果树的快速识别与定位,为采摘机器人运动轨迹规划提供了自主导航的参数。为了验证该方法的可靠性,在采摘机器人试验样机上安装了红外线测距和激光扫描快速定位装置,并通过左右两侧果树的导航路径拟合,得到了机器人的行走路径,通过对比红外线测距和激光扫描的结果发现,其拟合路径基本吻合,从而验证了该方法测量数据的可靠性。根据不同的树高对应的枝叶密度,利用计算机图像处理对果树进行了标定,最后利用激光扫描方法对标定后的果树进行了快速定位,并将结果和全站仪的结果进行了对比,结果表明:激光扫描和全站仪之间的最大误差仅为20mm。这说明,激光测量的精度较高,可以满足设计的需求。 相似文献
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叙述了条形码技术的系统组成、识别原理及常见条形码应用;分析了条形码技术在饲料生产中的应用,包括饲料厂仓库管理、人工添加微量组分的核实和饲料质量可追溯性;指出饲料生产中应用条形码技术要统一条形码编码规则,扩大条形码的信息量. 相似文献
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基于二维激光扫描的立木胸径计算方法性能分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前立木胸径算法性能对比中以树干作为测量目标而无法精确评估这一问题,使用激光扫描雷达,以5种管径的PVC管作为测量目标,应用目前常用的两种几何法(切线法、弧长法)与拟合法(Taubin),结合对应的4种角度补偿算法计算目标直径,分析各种算法误差及适用范围,对各种算法性能进行评价。结果表明,Taubin算法精度最高,考虑所有样本后,平均绝对误差为4.89%,其中测量距离为3~6 m时精度最高,平均绝对误差为3.62%。管径小于200 mm,测量距离小于2 m时,所有计算方法的误差均相对较高,其中Taubin法的平均绝对误差为10.59%,优化的弧长法与切线法的平均绝对误差分别为14.03%和13.47%。当测量距离大于2 m时,算法精度大幅度提升,Taubin算法的平均绝对误差降到6%以下。实验表明,Taubin算法在所有计算方法中精度与稳定性最高,最具有工程应用价值。 相似文献