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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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基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。 相似文献
3.
机载激光雷达人工林单木分割方法比较和精度分析 总被引：3，自引：0，他引：3
《林业科学》2018,(12)
【目的】研究分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性,分析3种方法对人工林单木分割的精度,探索进行单木分割时3种方法关键参数的最优选择。【方法】结合地面实测数据和目视解译方法,计算单木探测率、准确率和F得分,比较分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法的单木分割精度,并通过改变栅格化冠层高度模型(CHM)的分辨率及调整基于点云的距离判别聚类法的距离阈值,分别对3种方法进行单木提取效果的敏感性分析。【结果】1)分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木总体分割精度较高(F=0.76～0.83); 2)对于"复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.78),优于分水岭算法(F=0.74)和四次多项式拟合法(F=0.53);对于"中等复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.89),优于分水岭算法(F=0.84)和四次多项式拟合法(F=0.75);对于"简单林型"样地,基于点云的距离判别聚类法(F=0.89)、分水岭算法(F=0.89)和四次多项式拟合法(F=0.93)的分割精度都较高; 3)敏感性分析结果表明,当CHM分辨率为0.5 m×0.5 m时,分水岭算法和四次多项式拟合法的分割精度最高;当基于点云的距离判别聚类法的距离阈值近似样地平均冠幅半径时,其分割精度最高。【结论】对多种类型样地进行单木分割,体现了分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性;结合多种类型样地充分评估并比较了3种方法对人工林单木分割的精度;通过对3种方法进行敏感性分析,阐述了进行单木分割时关键参数的最优选择。 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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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
6.
《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
7.
《林业资源管理》2021,(2)
针对无人机在森林资源监测中的便携性特点,利用无人机RGB三波段影像进行森林计测参数(株数、树高及蓄积量)的提取及精度验证。以华山松人工林为研究对象,以无人机RGB影像为主要信息源,在前期进行5块0.08hm~2华山松人工林标准地单木定位的基础上,采用冠层高度模型(CHM)最大值法和点云分割方法,提取华山松人工林计测参数,建立无人机RGB影像的华山松人工林单木二元材积模型。研究结果表明:1)采用CHM最大值分割法较点云分割方法精度高,单木株数分割精度分别为87.17%和80.79%;提取得到的树高与其地面实测所得树高的R~2相比较,使用CHM方法,R~2为0.71;而使用点云算法,R~2为0.69。2)基于CHM最大值法提取的单株冠幅和树高所建立的二元材积模型,其决定系数(R~2)为0.94,均方根误差(RMSE)为0.033 8m~3;与基于云南省华山松人工林二元材积表的标准地实测蓄积量调查结果相比,基于无人机RGB数据的5块标准地蓄积量监测精度分别为79.72%,81.64%,83.57%,82.49%,80.28%,平均精度达81.54%。基于无人机RGB影像的华山松人工林在森林计测参数提取中,CHM最大值分割法优于点云分割,所建立的树高和冠幅二元材积模型,可为华山松单层人工林无人机遥感监测提供参考。 相似文献
8.
【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语义特征的点对匹配。【方法】首先从不同类型点云数据中分别提取单木平面位置：对于侧视型点云,基于点云主方向离散度与主方向竖直角度偏差剔除部分非主干点云,采用体素点云剖分的连通分量分割方法识别单木主干,统计单木主干点云体素垂直分布最大值点作为单木平面位置;对于俯视型点云,采用标记分水岭算法分割冠层高度模型,提取单木并识别冠层顶点作为单木平面位置。然后以提取的单木平面位置为特征点,基于Laplace谱图匹配理论获取配准矩阵,完成4自由度点云粗配准。最后,采用主干点云匹配完成侧视与侧视点云的精配准,采用全局点云最近点迭代法与主干点云匹配完成侧视与俯视点云的精配准。【结果】侧视-侧视点云配准精度优于侧视-俯视点云,侧视-侧视点云粗配准平均误差为0.24 m,精配准平均误差为0.08 m;侧视-俯视点云粗配准平均误差为1.07 m,全局点云最近点迭代法平均误差为0.44 m,机载激光... 相似文献
9.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。【方法】以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息。【结果】在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围。通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息。【结论】单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98%;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3%。基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息。 相似文献
10.
《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
11.
随着遥感影像分辨率的不断提高,基于高分辨率影像采用图像分割技术获取单木树冠成为一种重要方法。为了获取单木树冠,选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,采用迭代式阈值法、最大类间方差法和分水岭分割法三种常见的阈值分割方法进行分割对比研究,并从图像处理时间和单个树冠匹配率两个方面进行精度评价,结果表明:分水岭分割法在处理时间上优于迭代式阈值分割法,在单个树冠匹配率上也显著高于其他两种方法;综合两个方面的评价指标表明分水岭的分割效果更好。 相似文献
12.
《林业科学》2021,57(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
13.
《中南林业调查规划》2017,(4)
随着遥感技术的不断发展,利用高空间分辨率遥感影像提取单木树冠,成为获取树冠信息的一种重要手段。结合数学形态学和最大类间方差法提取自适应的分割阈值,分别对前景和背景进行标记,以此构建了改进的分水岭分割方法。选取林区高分辨率的无人机影像为数据源,分别根据传统的分水岭方法和改进的分水岭方法进行实验分析,并从冠层面积、单木树冠分割的数量和质量方面进行精度评价。结果证明:基于形态学阈值标记的分水岭算法具有显著改善过分割的作用,树冠分割结果精度可达64.62%,表明该方法切实可行,且效果较好。 相似文献
14.
机载激光雷达和航空数码影像单木树高提取 总被引：6，自引：0，他引：6
用激光雷达(LiDAR)数据和航空数码影像相结合进行单木水平树高反演.对研究区的LiDAR点云数据进行滤波和分类,根据地形特点、地表植被状况以及其他地类的分布,采用Tin Filter滤波算法提取地面回波点和植被回波点.用面向对象的方法对高空间分辨率(25 cm)的航空数码影像进行单株木检测.通过多尺度、树冠模式的分割创建影像对象和类层次,用最邻近距离和成员函数法进行影像对象的分类,并基于分类结果进行再分割.对分割后的树冠多边形进行边缘优化,以准确识别单株木.将植被回波点和影像分割后得到的树冠多边形进行叠加,计算多边形内的LiDAR数据最大高程差值,与实测树高进行相关分析,建立单木树高估测回归方程,平均估测精度为74.89%. 相似文献
15.
《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
16.
蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。 相似文献
17.
[目的]探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段.[方法]通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,... 相似文献
18.
【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。 相似文献
19.
基于机载激光雷达(Li DAR)技术和单木分割算法提取单株树木信息对于单木结构研究、理解树木生长、森林可持续管理具有重要的意义。本研究以分水岭算法为基础,使用可变窗口的局部最大值算法,并采用分层级的区域增长算法及由高度差和梯度构建的能量函数来分割树冠边界,从而优化树顶提取和相邻树冠的分割结果。以中国南方亚热带森林为研究区,测试了针对不同密度(低、中、高密度)、不同树种(白皮松和桉树)以传统分水岭算法和优化算法对于树顶提取及树冠分割的效果。为检验结果的准确性,在实验中对Li DAR数据和人工测量数据的分割结果进行了对比和验证,结果表明:对树冠顶点探测率而言,优化算法平均探测效果(树冠探测率r=0.90、树冠准确率p=0.84、总体准确率f=0.86)优于传统分水岭算法(r=0.62、p=0.81、f=0.78);对树冠边界探测精度而言,优化算法平均探测效果(R2=0.80、RMSE=0.22 m、RRMSE=12.03%)优于传统分水岭算法(R2=0.68、RMSE=0.28 m、RRMSE=17.45%)。在树冠探测上,桉树的准确率略低于白皮松,但是与白皮松的探测率相差较小,这表明白皮松对于优化的算法具有较好的鲁棒性,受密度等因素影响较小;在冠幅探测上,桉树和白皮松的精确度随着林分密度的增加而增加,且均有良好的表现。本研究是一种在传统分水岭算法基础上优化的算法,可以较好地提高单木信息分割的效果,这对于了解亚热带森林中林木经营管理、树木竞争及资源监测具有重要意义。 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