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激光雷达(LiDAR)是一种适用于大范围快速获取森林三维数据的新手段,但是基于Li DAR的林业参数估计算法和提取精度仍有待进一步提高。以海南省三亚市热带区域森林为研究对象,基于其扫描获取的Li DAR点云数据提出了改进的动态移动窗口搜索算法,进行冠高模型建模与生成,并提出了基于此模型进行林木平均高度估计的方法。通过改进的算法,利用C#编程、Las Tools、Arc GIS等相关工具对点云数据进行网格化,从而进行DEM和DSM提取、CHM生成、平均树高等参数估计。结果表明:经过算法的改进,大面积森林的数字地面模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和冠高模型(CHM)可以从Li DAR数据中快速提取,但Li DAR点云获得的树高值比实际值低。这是由于Li DAR数据树顶的错失及点云的低密度所导致的,然而通过最低树高值的不断增加,其实测值与估计值的差值也在逐渐缩小。 相似文献
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随着林业统计数据的广泛应用及日趋复杂,传统数据显示平台已无法满足日益庞大的林业统计数据的管理、展示及可视化分析的需求。为解决林业宏观统计数据可视化展示和分析程度较低以及大批数据资源浪费等问题,文中基于ASP.NET MVC开发模式,以TypeScript作为编程语言,并结合Bootstrap和Echarts等构建了林业统计数据可视化系统,介绍了该系统的结构、应用展示、实现效果,并展望了将来的研究方向。该系统具有数据实时更新及统一管理、专题信息空间分布地图展示、属性信息快速查询、数据可视化分析等功能,以丰富的可视化形式全面直观地展现和挖掘了林业统计数据潜在的属性、空间、时间特性。该系统可实现我国林业宏观统计数据的实时更新、统一管理、可视化展示及分析等目的,可以满足林业不同领域的个性化数据可视化需求,具有广泛的推广应用价值。 相似文献
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提出一种将资源三号(ZY-3)立体影像的空间连续测量特性与LiDAR数据的高精度定位测高优势相结合的林分平均树高估测方法。首先从LiDAR离散点云提取地面点并内插生成分辨率为1m的林区DEM,同时根据点云强度提取与DEM同源且分辨率为1m的正射影像,分别作为ZY-3数据定向处理的高程控制基准和平面控制基准。通过ZY-3多类像对组合提取研究区DSM,其中三视DSM较二视DSM高程精度最佳。基于三视DSM,林区DEM,ZY-3多光谱数据提取的植被指数和野外实测树高数据,利用回归分析方法及高程误差修正方法分别建立了四个树高估测模型,实验表明,经高程误差修正后的改进树高估测模型精度最高,模型Adj R~2=0.913,其精度达到93.29%,是最佳树高估测模型。 相似文献
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《林业科学研究》2021,34(4)
[目的 ]基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。[方法 ]利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对"欠分割"样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。[结果 ]无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R2为0.890 5,冠幅线性回归R2为0.845 6;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R2分别为0.807 0、0.817 0、0.806 0,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。[结论 ]在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。 相似文献
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文中在分析空间定位信息服务技术、移动云计算技术及自然保护区管护业务对位置服务需求的基础上, 提出连续主动定位、保护区信息采集实时回传和林区巡护人员考勤相结合的自然保护区巡护管理模式。在自然保护区管理中引入位置服务技术, 可为其提供便捷的空间信息服务。基于混合定位算法、Web Service等技术实现了集成巡护人员位置采集、巡护数据采集、林业气象数据采集和轨迹回放等功能的自然保护区智能巡护管理系统, 并实现了空间数据采集、云存储、云检索和数据分析等功能, 在平台端实时接收外业采集数据并在地图上展示及分析统计, 相比传统的林业数据采集和林业巡护工作模式更加便捷和直观。该系统可为自然保护区资源监测、管理与巡护业务提供低成本、高效率、实时准确的位置服务信息技术支持。 相似文献
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基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2019,(11)
【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。 相似文献
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基于网络地理信息系统的林业资源统计数据可视化系统设计 总被引：4，自引：2，他引：2
针对传统林业资源统计数据多采用文字和表格等方式表达,其形式单一、可视化程度低,难以体现林业资源统计数据的空间分布特性等,文中提出构建基于网络地理信息系统（WebGIS）的林业资源统计数据可视化系统,介绍了该系统关键技术、设计方法、运行效果,并提出了系统发展与研究展望。该系统采用B/S模式下的3层架构:数据层存储了4年的世界森林资源统计数据和中国8次森林资源清查数据,并采用空间数据和属性数据分离存储的模式;后台服务层通过ArcGIS Server和Web Service相结合的方式为前端提供GeoJSON格式数据接口;前端页面层利用ArcGIS API for JavaScript实现具体模块。为提高可视化效果,采用Highcharts框架对数据进行图形化展示。该系统丰富了林业统计资源数据的可视化方式并有效表达出林业资源统计数据的空间分布性,提高了林业资源统计数据可视化程度。 相似文献
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“数字林业”及其若干关键技术分析与探讨 总被引：15，自引：1，他引：15
文章对"数字林业"的定义,定位与目标进行分析,指出"数字林业"是一个动态的、不断发展的概念,是随着相关技术的发展而发展的。文章重点分析了数字林业的体系结构,指明了其四个层次结构与3层逻辑结构。同时还详细分析了建设"数字林业"所需要的关键技术,如网络技术、海量数据存储技术、数据共享与互操作技术、数据挖掘与可视化技术等。 相似文献
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机载激光雷达森林参数估算方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
综述了机载激光雷达(LiDAR)在森林树高、郁闭度、蓄积量等参数估算中的应用,并对森林参数的估算精度及其影响因素进行了总结和分析。重点总结了目前机载激光雷达在森林参数估算中采用的如基于几何特性的点云数据滤波方法、基于强度信息森林参数提取方法、全波形数据的处理方法及L iDAR与多光谱影像数据融合关键技术,阐述了其现状及各自应用范围和存在的问题。 相似文献
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以海量林业资源数据为研究对象,论述了基于福建省林业政务信息网络环境的全省林业资源数据GIS组织的技术方法和实现过程。通过分析海量林业资源数据的特点,探讨了GIS系统组织结构、空间数据预处理及加载、数据无缝与多尺度管理、ArcSDE空间数据库、空间数据库设计与配置、数据交换等关键技术。应用结果表明,所建立的数据仓库在网络上能够方便、快速地被客户端所调用,满足了全省林业资源数据管理的需要。 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
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(12)
随着数字林业和精准林业建设的推进,利用三维可视化技术辅助森林管理的需求越发突出,然而3D森林景观建模与建筑物建模相比具有冠层起伏频繁、形状不规则、光线条件复杂、纹理重复度高、像对间存在非刚体性变化等特点,直接采用普通建模方法构建的三维模型效果不理想。本研究实践了一种无人机倾斜摄影系统与背包式三维激光扫描系统相结合的森林景观三维场景建模方法,讨论了数据获取原理、点云配准方法及数据处理流程,并在潭柘寺森林景区进行实验,验证方法的有效性。结果表明,两种点云配准的整体误差小于2.37 mm,能够满足森林景观三维场景建模的精度要求。该方法不仅能省去倾斜摄影的外业控制点采集过程,还实现了两种技术的优势互补,降低了森林景观三维建模的成本,提高了建模效率,对森林精准计测及精细化管理具有一定实践意义。 相似文献
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在充分调研长沙市林业信息化建设现状的基础上,针对长沙市现有林业资源数据底数不清、资源动态监管效率不高、缺少综合移动端应用等问题,充分运用云计算、大数据、3S、“互联网+”、卫星遥感等信息化技术,提出了构建长沙市林业综合监管平台的总体设计思路。平台重点聚焦林业资源的大数据综合治理与集成共享、综合态势展示与决策分析、资源动态监管与综合执法、林长制网格化管理和综合移动端应用。通过对长沙市林业资源数据进行全面梳理和整合治理,建立了林业时空大数据体系;并在此基础上,利用月度卫星遥感、无人机等监测手段,构建“天空地”一体化监测体系,按月识别推送变化图斑。实时联动林长制网格化管理系统、综合执法系统与移动端应用,构建资源监管闭环,成功实现林业资源动态监管的自动化、流程化、精准化。实际应用表明,该平台很好地实现了林业资源高效快捷的集成共享、规范化的工作流程和动态可视化的监督管理,为提高林业资源动态监管效率提供了一种科学可行的思路,是新形势下推进林业工作迈向智慧化管理、提升林业综合治理能力的有效探索。 相似文献
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基于对象的激光点云数据城区树木识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
通常利用激光点云数据(LiDar)进行树木分类的方法是将点云内插生成数字地形模型(DTM),根据地物高程差值,在图像处理方法的基础上进行分割或分类。提出一种新的基于对象的LiDar数据树木识别方法,其最大特点是直接利用点云数据的三维空间关系进行分类,不需要将点云转换成二维图像进行处理,避免了转换过程中信息的丢失,提高了分类的精度。具体实现步骤:首先利用kd-trees组织点云数据,在局部邻域中利用点云位置和法线分别进行协方差分析,估算各点的空间特征变量,然后结合各点的回波次数和局部邻域中点云个数密度作为SVM分类器的输入变量,最后利用基于径向基函数的SVM方法实现点云的分类。实验结果表明:OA分类精度为91.21%,Kappa系数为85.62%。 相似文献
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针对LiDAR技术在测绘、安防、智能控制等诸多领域应用较为成熟,但在林业方面尚处于研究阶段,在森林资源调查和监测方面的应用还处于空白的现状,在介绍LiDAR相关概念的基础上,探讨了现阶段森林资源动态监测工作中应用LiDAR技术进行提质增效的必要性,并结合森林资源调查监测的多年工作实践,总结提出LiDAR数据处理、参数计算、变化检测、数据更新等不同阶段的具体方法思路,为LiDAR数据在森林资源动态监测的具体应用做前期技术探索。 相似文献
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以黑龙江省造林树种选择为例，通过林业空间信息的综合分析和图像处理，生成主要造林立地因子的迭合矢量图怪；为了适用于可视化查询和析，利用遥感和地理信息系统手段，生成与遥感影像相迭加的EDM立体模型；建立适用于网络运行的空间信息库和造林专家知识库；采用ESRI ARCIMS网络地理信息系统（WEB GIS）对象模型的二次开发，建立在Internet网络环境下运行的适地适树系统；实现林业空间信息、专家知识信息等的多种数据融合，以及空间信息的网络表达、分析和决策。 相似文献