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激光测距在果树冠层三维重构中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随着计算机技术的发展和果园果树精细管理的现实需求,果树冠层的三维重构问题成为研究热点。本文采用激光传感器在不同高度对果树靶标冠层进行水平扫描测距;将从果树不同方位测得的探测点坐标进行坐标转换,得到同一坐标系下的果树冠层三维点云;采用插值法重构模型树冠层三维轮廓。试验结果表明重构的冠层轮廓较为准确地反映了果树的外形轮廓。本文研究为采用激光传感器测距技术进行果树冠层三维重构与体积测量提供了前期研究基础。 相似文献
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基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速提取苹果树冠层枝干三维点云数据,以不同生长时期苹果树冠层彩色点云数据为研究对象,提出了基于颜色取样的苹果树枝干点云数据提取方法。首先,提出了苹果树冠层彩色点云获取方法,利用Trimble TX8型地面三维激光扫描仪获取冠层点云数据,同轴全景摄像机获取彩色全景图,采用贴图方法着色点云数据;然后,提取全景图像苹果树冠层区域R、G、B颜色分量信息,根据其分布规律建立枝干部分自适应分割阈值,并根据颜色阈值删除冠层中非枝干部分彩色点云数据;最后,在Geomagic软件中经过封装—创建流形—编辑多边形—填充孔—光滑等一系列操作重建枝干三维模型。苹果树提取枝干点云数据实验结果表明,本文方法点云删除率为75. 74%,相对于人工枝干点云数据提取,侧枝数量平均准确率为93. 34%,效率提高200倍以上,大大缩短了冠层枝干三维重建时间。本研究成果可为有叶苹果树枝干动力学模型建立提供技术基础。 相似文献
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合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形"陕富6号"苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用"切片法",在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。 相似文献
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基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用VegeSTAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。 相似文献
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为解决冬季茶园风寒冻害问题，于2008年1月在安徽农业大学茶场建立塑料薄膜风障，测定风障对茶园的减风增温作用及其对茶树冠层叶片含水率的影响。风障的高度为2.0 m，以5×7网格点测定2.8、2.0 m风障高和1.2 m茶树冠层高度3个层次的风速，以4×4网格点测定地表温度、茶树冠层叶片含水率。结果表明，2.8 m高度，风障上方的风速比环境风速增加30%左右，下风方向的减风作用随风速增大而减小，距离风障7 m区域是风速减弱最强的区域，环境风速2.6 m/s时中轴线风速减小13.5%，环境风速1.0 m/s时 相似文献
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丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。 相似文献
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利用无人机影像进行森林资源调查具有作业快速便捷、数据分辨率较高、影像细节丰富的特点,可较好地识别单木,获取树木位置、冠幅等信息。但是,厘米级的影像分辨率使基于光谱信息的传统分割算法在提取树冠时出现破碎化现象,产生过分割结果。同时,在非落叶季由于无人机影像难以观测到茂密林冠下层地形,故在地形起伏较大的林区难以实现基于树木冠层高度模型(CHM)的单木分割方法。针对上述问题,结合传统二维图像处理和Sf M三维建模,提出了一种无需高度归一化的无人机影像树冠三维分割提取算法,首先利用Sf M技术从高重叠航片建立三维表面模型,利用高程和图像信息检测初始树木位置,再采取k NN自适应邻域分水岭分割的方式对中心单木进行精确的树冠参数提取。在北京市百花山国家级自然保护区的落叶松林地进行了高分辨率无人机影像实验,采用正射影像目视解译结果和多种基于图像、点云的自动分割算法结果进行验证和评价。结果表明,本文方法对树木总体检出率在91%以上,冠幅提取精度在81%以上,优于传统的全局分水岭方法和其他树冠分割算法。 相似文献
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地基激光雷达提取单木冠层结构因子研究 总被引：5，自引：0，他引：5
在传统森林计测中,由于树木冠层的形态各异、结构复杂,往往难以精确获取结构因子。本文以地基激光雷达为工具,通过对单木扫描获取点云数据,基于球极平面投影和Lambert方位角等面积投影法计算冠层孔隙度,运用不规则面投影法和体元法提取树冠的体积和表面积,并对结果进行了对比分析。选取北京林业大学校园内6株立木为研究对象,结果表明,对于冠层孔隙度,球极平面投影的结果均小于Lambert方位角等面积投影,平均误差为0.03;对于体积和表面积,运用不规则面投影法和体元法得到树冠体积相对误差为5.32%~12.43%,平均相对误差为9.29%,提取的树冠表面积的相对误差为1.40%~5.21%,平均相对误差为3.33%。2种方法得到的结果差别不是很显著。因此利用地基激光雷达获取点云数据,通过对单木一次扫描提取冠层孔隙度、树冠体积和表面积,为计算树木的三维绿量、生物量、光合作用能力等提供了更可靠的数据支持。 相似文献
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基于改进Delaunay算法的树冠三维重构单木因子提取 总被引：2，自引：0，他引：2
针对树冠结构复杂和点云数据量大的特点,为了提高测算单木因子中树冠表面积和体积的精度和效率,通过改进Delaunay三角网的算法机制,提出一种基于空间分割的分块优先级机制的三角网表面重建算法,用于重构树冠表面,形成一种高精度高效率的树冠表面积和体积因子提取方法.利用地面三维激光扫描系统获取树冠点云数据,分别通过传统人工方法、点云量测法、数字高程模型算法与提出的改进SD Delaunay算法,计算实验区域研究对象的树冠表面积与体积,并进行对比分析,结果表明提出的算法完全满足计算精度,同时该计算方法的耗时只有传统人工法的41％,数字高程模型法的62％,大大提高了运算效率. 相似文献
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半湿润区苹果树冠层降雨截留模型应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于苹果树冠层截留的观测数据,研究了苹果树的冠层截留特征。结果表明,①果树冠层截留量、穿透雨量、树干茎流量均与降雨量有着明显的相关性。冠层截留量与降雨量之间呈对数关系;穿透流量、树干茎流量与降雨量之间分别呈线性关系。林外降雨大于1mm时产生穿透雨,大于1.5mm时产生树干茎流。果树冠层平均截留率为18%,冠层饱和截留量为7.5mm。②通过29场降雨试验,获得了适合京郊苹果树的冠层截留模型,并对该模型与常见冠层截留模型的模拟结果进行了对比分析。 相似文献
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基于车载二维激光扫描的树冠体积在线测量 总被引：2，自引：0，他引：2
采用车载二维激光扫描仪获取树木单侧点云数据,坐标变换后通过设置感兴趣区域检测树木,利用垂直分布特性识别树干,得到树冠中心距离。考虑树冠连续/不连续2种情况进行树木分割,将树冠外缘距离与对应树干距离相减算出树冠厚度。将树冠体积离散化为长方体,利用树冠厚度、相邻测量点垂直方向距离、车辆速度、扫描周期等参数进行计算。采用FIFO缓冲区保存在线数据,新采集的一帧数据写入缓冲区末尾,同时从缓冲区开头读出处理好的数据帧输出,实现树冠体积的在线测量。实验结果证明,树冠连续/不连续场景下,方法均能准确检测分割树冠、识别树干,实现树冠体积的在线测量。 相似文献
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基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割 总被引：4，自引：0，他引：4
近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。 相似文献
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基于无人机可见光与激光雷达的甜菜株高定量评估 总被引：2，自引：0，他引：2
甜菜株高可用于估算根系生物量、指示水分胁迫,还可作为甜菜氮含量和产量的有效指示因子,是育种者和农田管理者评估大田甜菜生长状态的重要参数。本研究以186个不同基因型的大田甜菜为研究对象,探究无人机分别搭载可见光(RGB)相机与激光雷达(Li DAR)系统对大田作物株高估算的精度差异,并与田间测定值进行比较。结果表明,基于无人机Li DAR系统估算的株高与实测值的相关性高于无人机搭载RGB相机估测的相关性。进一步对点云进行分层分析,比较点云在冠层内分布的差异,结果表明,对于作物生长后期群体冠层封闭时,无人机Li DAR系统相较于无人机搭载RGB相机系统能重建更为完整的冠层三维结构。 相似文献
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合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。 相似文献
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基于立方体格网法的树冠体积计算与预估模型建立 总被引：3，自引：0，他引：3
以北京地区10种常见乔木为研究对象,通过三维激光扫描仪获取其点云数据,利用树冠表面三角网配合立方体格网法计算其树冠体积,与点云中提取所得的林木因子分析建立树冠体积和胸径、树高、平均冠幅、冠高的预估方程,并检验其精度。以银杏为研究目标进行了实验,结果表明:银杏的树冠体积与胸径、树高、平均冠幅、冠高均显著相关,通过分析选取了银杏树冠体积的三因子(胸径、平均冠幅、冠高)最优模型,并对模型进行了检验,检验结果表明,模型拟合效果较好,预估精度达到90.5%,可以使用该模型进行银杏的体积估算;同时对所选其他树种进行三因子模型拟合,模型检验结果表明,三因子模型均能够较好地对该树种的树冠体积进行估测。 相似文献
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基于三维点云的苹果树叶片三维重建研究 总被引：2，自引：0，他引：2
叶片是果树冠层的重要组成部分,对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析,还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云;基于包围盒法搜索K邻域,计算点云中点与其邻域点的平均距离,并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据,进而确定离散点并去除;利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算,提取叶片边界点;对于非边界点部分,根据中心点法向量与其邻域法向量的关系,对点进行不同程度的精简;最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明,构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征,可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。 相似文献