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《西南林业大学学报》2016,(6)
森林树高的大面积估测一直是森林资源调查和林业遥感所面临的技术难题。以云南省勐腊县森林资源为研究对象,将DEM差分法与TerraSAR-X/TanDEM-X全极化干涉数据、地形图相结合,用TerraSAR-X/TanDEM-X数据干涉生成各极化通道带有森林冠层高度的DSM,从地形图上提取地表高度DTM;对2个高度模型进行水平位置匹配,并提出用参考面将DSM与DTM转换为相对高度模型RDSM和RDTM,以消除高程基准差异;最后对RDSM和RDTM进行差分运算,估测出研究区各极化通道下的森林冠层高度分布。采用森林资源二类调查数据,对各极化通道的冠层估测高进行了合理性验证。研究表明:DTM的高程基准面低于DSM,平坦农地适合作为参考面提取相对高度模型。在小班尺度上与森林资源二类调查数据的对比显示:各极化通道的冠层估测高与小班林分高均呈显著的中等正相关,冠层高度估测值大小合理,人工林的估测结果略优于天然林;人工林与天然林的冠层估测结果均在主要坡度分布区间内与小班林分高的相关性高;各极化通道的估测结果整体上没有明显差异。从总体上来看,基于地形图和TerraSAR-X/TanDEM-X数据,利用DEM差分法来大面积估测森林冠层高度是一种有效可行的途径,为辅助森林资源调查工作提供了新思路。 相似文献
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利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取 总被引：7，自引：0，他引：7
无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值最大为16.2%、标准误差为36.3cm;同时,树冠的形状会对树高测量造成影响,阔卵形树冠的法国梧桐和圆锥形树冠的圆柏高度标准误差分别为29.2和50.9cm,两者树高测量值与真实值决定系数分别为0.9920和0.8894,阔卵形树冠的法国梧桐测高精度明显高于圆锥形树冠的圆柏测高精度。 相似文献
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基于无人机遥感影像的三维森林景观可视化 总被引：4，自引：0，他引：4
无人机遥感是新近发展起来的一种先进的遥感方式,具有快速响应、机动灵活、影像分辨率高等特点。采用无人机对研究区森林进行航拍,探讨利用无人机影像提取DEM的技术方法,并对提取的DEM进行精度检验,然后在提取的DEM上叠加获得的高分辨无人机影像,独立实现了对研究区森林景观的三维可视化,结果表明利用无人机影像提取的DEM精度较高,生成的三维森林景观真实感强,能很好的展现森林的生态、文化、美学价值。 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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基于无人机影像匹配点云数据的喀斯特峡谷区火龙果单株提取研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对无人机可见光影像对背景与目标地物混淆时提取识别难的问题,利用四旋翼无人机采集喀斯特峡谷区的火龙果影像匹配点云数据,对原始点云数据进行去噪、滤波和归一化等处理,通过建立高精度的数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM),进而建立高精度的冠层高度模型(CHM),并以目视解译的火龙果株数为参照,对火龙果株数进行识别提取验证。结果表明,运用无人机影像匹配点云数据,通过冠层高度模型在一定程度上可以消除植株下方杂草的影响;当样地内的基础设施或存在地物高度与火龙果冠层接近,导致误提,错提率最高为8.55%,漏提率最高为12.28%;在各样区中,运用种子点进行火龙果株数提取的精度均在92.38%以上;运用植被冠层进行火龙果株数提取的精度均在90.68%以上。由此表明,运用无人机影像匹配点云数据提取火龙果具有快速、简单有效、成本低、精度可靠的特点,适用于喀斯特山区作物株数的快速提取,可以与基于颜色指数的提取方法互为补充。 相似文献
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PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。 相似文献
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【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(E(RMS()、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R2=0.89,EMA=4.69m3·hm-2, ERMS=5.45m3·hm-2, EMR 相似文献
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资源三号遥感卫星影像的生物量反演研究 总被引：4，自引：0，他引：4
研究了北京市森林生物量遥感估测模型的构建和合理性判断。建立森林生物量模型所需的各种数据,包括2012年的资源三号卫星影像数据和实测样地调查数据。采用9格法提取的遥感影像信息,其中影像的纹理因子作为建模因子之一,与光谱因子、地形因子一起与实地样地数据建立生物量模型,进行生物量反演,通过精度分析,分别建立整个北京市针叶林和阔叶林的森林生物量反演模型,其相关系数分别为0.82、0.71,拟合估测精度分别为76.75%、80.02%,为提高林业调查的效率与精度提供一种方法。 相似文献
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为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测. 相似文献
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基于无人机影像的银杏单木胸径预估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构（SFM）方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积（Ac）,冠幅（Wc）及树高（H）。3个参数分别与胸径（DBH）建立一元回归模型（Ac-DBH,Wc-DBH,H-DBH）,二元回归模型（Ac&Wc-DBH,Ac&H-DBH,Wc&H-DBH）和三元回归模型（Ac&Wc&H-DBH）。52组拟合样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型的决定系数（R2）最高为0.825 0,均方根误差（ERMS）最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值（5%）。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。 相似文献
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【目的】 利用无人机遥感技术,快速、无损和高通量地获取田间株高表型信息,预测棉花品种(系)的长势监测及产量。【方法】 以无人机(UAV)搭载高清数码相机构成低空遥感平台,获取110份处于花铃期棉花品种(系)影像,测定地面实际株高;利用拼接软件与高清数码影像,生成研究区数字表面模型(DSM)和高清正射影像(DOM);基于高清的DOM和DSM,利用克里金插值法生成研究区离散地面高程值(DEM),经作差提取棉花株高(CHM),利用不同棉花品种(系)实测株高(H)与提取的棉花株高(CHM)作回归分析。【结果】 通过DOM可快速无损地监测花铃期各棉花品种(系)长势、叶色性状差异及分布状况,经DSM和克里金插值法提取的DEM和棉花株高分布图得出,研究区整体地势较平坦,高低落差仅0.5 m。所建株高模型R2达到0.846 9,验证模型R2也达到0.758 1。【结论】 利用无人机影像生成的DOM、DSM和克里金插值法生成的DEM,提取的棉花花铃期株高(CHM)精度较高,无人机搭载数码相机进行棉花株高测定具有较好的适用性。为大范围的棉花田间株高观测提供一种新的研究方法是可行的。 相似文献
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应用高分1号（GF-1）全色和多光谱（PMS）影像和k-最邻近（k-NN）方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果（245.98万m3,估测精度为86.0%）要好于偏最小二乘回归法（266.22万m3,估测精度为76.6%）。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。 相似文献
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Addressing the spatial and temporal variability of crops for agricultural management requires intensive and periodical information gathering from the crop fields. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) photogrammetry is a quick and affordable method for information collecting; it provides spectral and spatial information when required with the added value of Digital Surface Models (DSMs) that reconstruct the crop structure in 3D using “structure from motion” techniques. In the full process from UAV flights to image analysis, DSM generation is one bottle-neck due to its high processing time. Despite its importance, the optimization of the required forward overlap for saving time in DSM generation has not yet been studied. UAV images were acquired at 50 and 100 m flight altitudes over two olive orchards with the aim of generating DSMs representing the tree crowns. Several DSMs created with different forward laps (in intervals of 5–6% from 58 to 97%) were evaluated in order to determine the optimal generation time according to the accuracy of tree crown measurements computed from each DSM. Based on our results, flying at 100 m altitude and with a 95% forward lap reported the best configuration. From the analysis derived from this configuration, tree volume was estimated with 95% accuracy. In addition, computing time was 85% lower in comparison to the maximum overlap studied (97%). It allowed computing the 3D features of 600 trees in a 3-ha parcel in a highly accurate and quick (a few hours after the UAV flights) manner by using a standard computer. 相似文献
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低空林地航拍图像拼接的改进缝合线算法 总被引：1，自引：0，他引：1
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小型植保无人机喷雾参数对橘树冠层雾滴沉积分布的影响 总被引：6，自引：0，他引：6
【目的】探索小型植保无人机对果树喷施作业的雾滴沉积分布效果及应用前景,研究小型植保无人机喷雾参数对橘树冠层雾滴沉积分布的影响。【方法】采用三因素(飞行高度、飞行速度、喷施流量)的正交试验,应用小型六旋翼植保无人机进行喷雾试验。【结果】根据雾滴沉积密度和雾滴沉积均匀性结果,较佳的作业参数是喷头流量1.0 L·min~(-1)、作业高度2.5 m、作业速度4 m·s~(-1),影响雾滴沉积密度的主次顺序依次为作业速度、作业高度、喷头流量;根据雾滴沉积穿透性结果,作业高度均为2.0 m的试验号2(作业速度4 m·s~(-1),喷头流量0.6 L·min~(-1))和试验号8(作业速度1 m·s~(-1),喷头流量1.0 L·min~(-1))中雾滴沉积穿透性分别为22.21%和22.41%,其雾滴覆盖密度大且穿透性较好;影响雾滴沉积穿透性的因素主次顺序为作业高度、作业速度、喷头流量。【结论】针对植保无人机旋翼风场的影响和橘树独特的树形结构,对植保无人机的作业参数进行了优选,以保证航空喷施作业雾滴在橘树冠层的有效沉积分布。本试验研究可为小型无人机对果树的合理喷施、提高喷施效率提供参考和指导。 相似文献
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应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(CW)与胸径(DBH)的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林分因子构建冠幅的通用线性模型;再采用混合效应模型的方法建立精确的冠幅预测模型。结果表明:冠幅与胸径呈较好的线性相关,冠长率(CR)、高径比(HDR)和林分断面积(BAS)对冠幅的影响最大,最终构建了样地水平的线性混合效应模型为杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型。模型的修正决定系数Ra2为0.6567,比基础模型(Ra2为0.5701)增加了15.19%;均方根误差(RMSE)和赤池信息准则与基础模型相比,均减少了10%以上;模型采用留一交叉验证法进行检验,其平均绝对偏差(MAE)为0.3491 m、平均相对偏差绝对值(MAPE)为18.36%,拟合效率(EF)为0.6164。考虑该模型的实用性,基于留一法,利用随机抽样,对比分析了不同样本量(2,3,4,…,30株树)对随机效应校正下的模型预测效果,结果表明每个样地随机调查5株树的冠幅,即可达到较好的预测效果。 相似文献
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【目的】探索植保无人飞机（unmanned aerial vehicle,UAV）喷雾在柑橘冠层的雾滴沉积分布规律和无人机植保作业参数,并开展柑橘木虱（Diaphorina citri）和潜叶蛾（Phyllocnistis citrella）无人飞机防控实效研究,评估防治效果、作业效率和综合效益,为UAV低空低容量喷雾技术的建立和在柑橘产区的应用提供依据。【方法】在丰产期的鸡尾葡萄柚园,将4行约100株自然圆头形树冠修剪成开心形,另选4行自然圆头形树冠作为对照。在采样植株冠层内部搭设立体网格架,网格架垂直方向分上、中、下3层,每层设置3×5共计15个采样点,每株树共计45个观察点,每个点放置两张4 cm×6 cm铜版纸卡作为雾滴承接载体。以0.5%诱惑红水溶液作为示踪剂,六旋翼UAV分别在不同飞行作业速度（v1=0.7 m·s-1、v2=1.2 m·s-1、v3=1.7 m·s-1）和不同作业高度（h1=1.0 m、h2=1.5 m、h3=2.0 m）处理下喷雾。每次处理后采集纸卡,通过300 dpi分辨率扫描仪扫描,计算纸卡上诱惑红水溶液的铺展面积百分数,计为雾滴在柑橘叶片上的雾滴覆盖率,分析所喷洒雾滴在植株冠层的沉积分布规律,优选作业参数。以管道系统人工手持喷枪喷雾为对照,通过筛选出的优选作业参数开展柑橘木虱与潜叶蛾的UAV防控试验验证。施药日期依据果园气候和害虫发生情况确定,试验周期从2017年4月始到10月止,即此园春梢萌发到秋梢老熟的全部时期,其中包括了全年柑橘木虱和潜叶蛾危害高峰期。每次作业时,记录UAV和人工喷雾的作业量、耗费时间、用药量、用工人次、用水量、农药价格及其他支出等信息,喷药后每隔15 d左右调查一次虫口情况。【结果】柑橘园UAV喷雾施药,在兼顾作业效率和有效雾滴沉积的情况下,以开心形树冠、飞行高度1.0 m和飞行速度1.7 m·s-1为作业参数,其作业雾滴穿透和分布效应较佳,平均雾滴覆盖率达19.1%;采用此作业参数,在柑橘园实施柑橘木虱与潜叶蛾的UAV防控试验,与人工喷雾作业相比,防治效果不存在显著性差异,但UAV喷雾作业的效率、总成本、施药量分别是人工喷雾的45倍、63.3%和10%。【结论】基于适宜的喷雾作业参数和树形结构的柑橘木虱和潜叶蛾多旋翼UAV飞防作业,可获得较好的防治效果,并且可显著提高作业效率、显著减少农药施用量,降低植保作业的综合成本。 相似文献