首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m-2)分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m-2,得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R2)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位...  相似文献   

2.
基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测   总被引:1,自引:0,他引:1  
《林业科学》2021,57(8)
【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。  相似文献   

3.
[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   

4.
无人机激光雷达与摄影测量林业应用研究进展   总被引:3,自引:0,他引:3  
森林空间结构及动态变化规律对森林经营管理、生态环境建模等具有重要意义,无人机激光雷达与摄影测量能够获取丰富的森林空间结构和类型信息,在单木、林分尺度森林环境长时间序列监测方面具有无可比拟的优势。无人机激光雷达系统一般搭载多回波/全波形激光扫描仪,配备高精度全球导航卫星系统惯性测量单元(GNSSIMU)等传感器,以保证激光脉冲回波信号的几何定位精度。无人机摄影测量系统通常搭载可见光(RGB)/多光谱相机,配备低精度GNSSIMU,通过高重叠率航片的三维重建算法自动解算航片内外方位元素,生成具有相对参考坐标的图像及点云,采用地面控制点(GCPs)、参考影像等方式进行几何精校正,对于连续覆盖的森林区域,使用高精度GNSS、稳定平台等可以提高图像匹配精度。通过单木分割法可以提取单木结构信息,从激光雷达点云或摄影测量重建点云中识别树冠顶点、树冠边界、位置等属性,也可以将点云投影到体元空间或者生成冠层高度模型(CHM),在此基础上识别单木特征。林分结构信息提取常采用高度分布法,从点云中直接计算高度分位数、回波指数等点云特征量,或者按照指定的高度间隔生成频率或强度合成波形,计算波形分位数、波形前沿、波形后沿等波形特征量,根据点云特征量、波形特征量与地面测量值之间的关系估测森林结构参数。激光雷达点云和摄影测量重建点云均能用于提取林下地形,对于低郁闭度区域二者相差不大,对于高郁闭度区域摄影测量重建点云提取的林下地形精度较低。多时相无人机激光雷达和摄影测量相结合,可以监测人工修枝、择伐、火灾、病虫害等引起的森林结构变化以及枝叶生长、落叶等物候变化。无人机激光雷达与摄影测量提取的森林结构参数精度受采集方式、数据处理算法、森林生长季节、地形等因素影响,尚未形成适合林业推广应用的成熟技术体系。无人机系统飞行应当遵照国家/当地法律法规以及相关规定条款的约束,我国按照空机质量、起飞全重等指标对无人机进行分类管理。未来无人机数据获取与处理系统将更加智能化、微型化、低成本化,更好地满足林业应用业务需求。  相似文献   

5.
森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。  相似文献   

6.
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   

7.
【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。  相似文献   

8.
为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明:1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R2在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R2为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。  相似文献   

9.
[目的]为了提高背包式激光雷达估测林木胸径精度,得到在不同坡度的林分下高精度帧间匹配方法.[方法]使用Ubuntu 16.04和ROS Kinetic系统,将背包式激光雷达在不同坡度的林分下扫描数据转化成单帧点云,并采用关键帧技术选取实验点云;应用ICP算法、NDT算法、基于点云曲率特征匹配算法、基于PFH特征匹配算法...  相似文献   

10.
为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明:1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R2)为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。  相似文献   

11.
介绍建筑物建模常用的3种方法(航空摄影、依图而建和机载激光扫描)及其优缺点,采用多种数据源和多种技术手段相结合的方式进行建筑物三维模型构建.对三维体框模型和三维精细模型构建等具体的数据处理过程进行了论述.认为基于三维激光雷达技术制作的三维模型精度高、适用范围广、外业工作量少,省时省力,但其数据量大,信息数据的存储、快速传输及浏览等目前都还较困难.  相似文献   

12.
周俊 《绿色科技》2012,(7):173-175
测定了非离子表面活性剂OP-10的浊点,并研究了添加不同无机物以及控制在不同酸性pH值时OP-10的浊点的变化规律,实验结果表明:阴离子降低OP-10的浊点遵循OH->Cl>NO-3;阳离子对浊点影响小于阴离子;在相同pH值时,添加缓冲溶液的浊点下降幅度大于添加磷酸溶液。  相似文献   

13.
利用地面激光扫描仪获取户外树木的大量点云数据,从中截取树叶点云数据并以此进行曲面拟合,构建树叶真实的三维模型。主要针对空间散乱点云数据的曲面拟合方法进行研究,并利用Delaunay三角剖分构建树叶三维模型。在移动最小二乘法的二维曲面拟合方法基础上,针对空间散乱点云数据,提出了新的曲面拟合方法。通过移动最小二乘法对点云数据曲面拟合,得到了理想的效果后再利用三角剖分重建叶面三维模型。  相似文献   

14.
魏浩翰  何立恒  李杰 《森林工程》2013,(6):17-20,144
机载激光雷达(Lidar)是一种主动式对地观测技术,可以直接获取点的三维坐标.Lidar点云数据的括滤波和分类,是Lidar数据处理的重要步骤.利用国际摄影测量与遥感协会ISPRS提供的实验数据,采用边缘检测滤波算法和线性卷积滤波算法对数据进行滤波,滤波后的图像表明,边缘检测滤波算法效果优于线性卷积滤波.采用基于Axelsson的改进的不规则三角格网加密方法进行点云分类,将Lidar点云分为以下8类:低点、孤立点、空中点、地面点、模型关键点、低于地表的点、建筑物点和植被点.分类后的Lidar点云数据都被分到了唯一的类别中,清楚地显示出地面信息.结果表明,采用的滤波和分类算法有效可行,对Lidar点云数据处理有重要的借鉴意义.  相似文献   

15.
针对室外含笑树叶存在抖动及树叶间存在遮挡,导致含笑树叶点云数据不易重建与形变的问题。提出了一种含笑树叶重建与形变的方法,首先根据噪声特点和扫描线特性,对点云数据去噪;然后根据每条扫描线边缘点拟合出树叶的边缘,采用双三次广义张量积Bezier曲面拟合叶面,并结合三角剖分算法实现叶面的重建;最后采用基于非线性的有限元形变方法,模拟出真实的含笑树叶形变。实验结果表明,该算法简单高效。  相似文献   

16.
《林业资源管理》2017,(2):131-138
不断发展的城市道路交通系统对城市道路生态环境提出了更高的要求,行道树的生态效益开始受到广泛的关注。行道树的固碳量是衡量行道树生态效益的标准之一,针对传统固碳量估算方法成本高、计算效率较低等问题,提出了一种利用车载激光点云数据估算行道树固碳量的方法。通过该方法,对单株行道树的车载激光点云数据进行处理分析,获得了行道树的树高、冠幅、胸径,再结合适当的计算模型,对行道树的固碳量进行估算,可比较不同树种固碳量的相对大小。该方法进一步扩大了车载激光点云数据的应用范围,提高了行道树固碳量的估算效率,为城市生态环境建设、绿化管理提供了新的技术。  相似文献   

17.
基于点云数据的测树因子提取与分析研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用三维激光扫描仪对树木进行扫描获取树点云数据,经过格式转换、分离、提取后,对树木各测量因子包括胸径、树高、树冠、材积量进行测定,并对测量方法进行分析与讨论。结果表明:树冠测定因子可以由于测量技术的提高,测定树冠的叶面积指数更能反映树冠的生理学意义;通过不规整三角网构建的多面体的计算的树干体积较平均断面积、中央断面积求树干材积更准确与便捷。  相似文献   

18.
五月的艳阳天,撩拨着人们走出城市,奔向自然的原野.出保定城向西北60公里,就到了大风车公司易县生态基地.  相似文献   

19.
五月的艳阳天,撩拨着人们走出城市,奔向自然的原野。出保定城向西北60公里,就到了大风车公司易县生态基地。下京赞公路,穿过一个村庄,满眼的绿意立刻映入人们的眼帘,扑鼻的麦香让人沉醉,毛绒绒的青桃闹轰轰地压弯了枝头,枣树林里不时传来蜜蜂快乐的歌声……一种久违了的情愫蓦然跃上心头。站在基地中部的小山丘上,放眼望去,一片希望的田野,生机盎然。  相似文献   

20.
Liz Swizer  龙超 《国际木业》2009,39(5):24-24
2009年更加严格的针对木材进口的全球贸易规则正在美国和其他国家实行,该规则将可能会影响境外木材的供应。至于新的法律和规则究竟会在多大程度上千扰地板市场仍然不是很清楚。一些业内人士认为国外树种的时代一去不复返,而其他人则认为国外树种依旧是市场的主角。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号