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运用激光雷达数据的单木树冠提取算法对帽儿山林场单木参数估测的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
选取黑龙江省尚志市帽儿山实验林场的10块高郁闭度的天然次生林样地为研究对象,利用激光雷达数据构建的冠层高度模型(CHM),分别使用分水岭分割算法、区域生长法和区域的分层横截面分析(RHCSA)3种方法提取单木位置、树高和冠幅信息。利用手动勾绘的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验),探索不同单木提取算法估测单木参数的可行性。结果表明:RHCSA算法对单木树冠提取的总体精度为83.64%,区域生长算法总体精度为75.19%,分水岭算法总体精度为68.65%;对于单木参数估测,区域生长法与分水岭算法的单木定位精度高(R_(MSE)为1.12 m),RHCSA算法得到最高的树高与冠幅提取精度高(R_(MSE)分别为0.62、1.11 m)。因此,RHCSA算法更适用于帽儿山林场单木树冠提取与单木参数的估测。 相似文献
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针对机载激光雷达点云中基于栅格化的冠层高度模型(CHM)所导致的原始点云数据丢失问题,提出了一种应用高斯模型聚类的单木信息提取方法。采用形态学开运算和高斯平滑方法形成高斯冠层最大模型(GCMM)能减少无关局部最大值对单木分割的影响,利用局部最大值法初步探测树冠顶点,通过最速下降法建立混合高斯模型得到树木位置和冠幅。利用聚类分析划分临近点云归属,进而实现单木参数准确提取,并提取单木最高点为树高。将点云分割方法应用于美国蓝岭地区6块圆形针叶林样地(r=30 m)。结果表明:单木分割F为0.89,正确分割单木树高提取精度95%,冠幅提取精度91%。结合实测数据对提取到的树高和冠幅进行相关性分析,树高R2=0.92,平均误差为-0.83 m;冠幅R2=0.84,平均误差为-0.42 m。相比于分水岭算法,高斯模型聚类方法F提高了11.2%,正确分割单木树高及冠幅提取精度提高了5.5%、5.8%,树高R2提高0.08,平均误差减少0.58 m;冠幅R2提高0.11,平均误差减少0.63 m。 相似文献
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运用无人机激光雷达数据提取落叶松树冠特征因子及树冠轮廓模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
为探究无人机激光雷达(UAVLS)获取单木树冠三维结构的能力,利用无人机载激光雷达数据,对人工长白落叶松进行单木树冠特征因子的提取以及树冠轮廓的模拟,并与机载激光雷达(ALS)单木树冠特征因子的提取进行比较。结果表明:利用UAVLS数据1∶1匹配的单木数量远高于利用ALS数据匹配的单木数量,且UAVLS单木位置探测的精度达到0.338 1 m,比ALS提高了0.185 1 m;UAVLS单木树高的提取精度达到0.578 5 m,比ALS提高了1.294 5 m;对于冠幅及冠基高的提取,UAVLS也有更高的精度。与ALS相比,UAVLS不仅具有更高的单木探测精度,也具有更高的单木树冠结构参数提取精度;3种树冠轮廓模型拟合的R~2均高于0.75,表明3种常用的轮廓模型都能够很好的描述从UAVLS数据中获取的树冠外部轮廓,其中二次抛物线模型具有最强的模拟效果(M_(AE)=0.256 4,M_(RAE)=4.59%)。因此,无人机激光雷达数据提取单木树冠结构,可以提高林业调查的效率。 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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应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦(Betula platyphylla)次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法估计值和实测值进行拟合,判断算法的准确性;利用体元模拟法与传统体积计算方法分别估测树冠体积,分析两种算法的差异。结果表明:4块样地的单木识别率较高,平均为86.5%;4块样地的单木胸径、树高、冠幅估测的决定系数(R~2),分别为0.82、0.79、0.83,相应的均方根误差分别为2.03 cm、1.98m、0.45 m,显示了较好的估算精度;利用体元模拟法与传统树冠体积计算方法得到4块样地中树冠体积的平均差异为35.6%,两种算法间4块样地平均决定系数为0.96,拟合较好。 相似文献
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可持续的森林经营管理模式有助于实现生态文明建设的高质量发展，人工林单木分割结果的获取是森林经营管理的关键。目前无人机载激光雷达技术为单木位置的精准定位和树冠的精确划分提供了应用空间。利用冠层高度模型(CHM)检测和提取单木数量和树冠、树高等信息，评估和分析空间分辨率和点云密度对单木分割和树冠提取结果的影响和精度，该方法可准确分割人工侧柏林和提取树冠信息，总体上单木分割精确率均>75%,树冠轮廓提取精确率均>65%,实测数据与提取数据的回归决定系数均>0.6。适当的空间分辨率有助于提高单木分割精度，当分辨率为0.3 m时单木分割和树冠提取结果均为最优。同时研究发现随着点云密度的降低，单木数量的识别精度值随之下降。当点云密度为100%时，F为89%,当点云密度为10%时，其F降低至73%。基于CHM模型可以较好实现人工林的单木精确分割，对林木出现的树冠重叠、覆盖、偏移等现象均有一定的辨别能力；同时分析了空间分辨率和点云密度对单木分割和树冠提取结果的影响并评估了精确性，识别了单木分割时关键参数的最优选择。 相似文献
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以广西壮族自治区南宁市树木园坛里管理区为研究区域、以桉树(Eucalyptus spp.)人工林为研究对象,在坛里管理区内设置6块20 m×20 m的典型样地,实地测量单木树高、胸径(1.3 m高)、冠幅直径,获得287株桉树样木数据;样地调查同时进行无人机航拍数据采集,获取分辨率为8 cm像素影像(110张),通过正射校正、倾斜校正、投影差校正对无人机影像进行处理,消除环境因子的影响,采用面向对象的影像分析方法对遥感影像上的桉树林提取林分单木冠幅;根据样地实测数据建立冠幅-胸径模型、冠幅-树高模型,将无人机影像提取的修正后的桉树单木冠幅数据代入构建的模型中,选择相关系数最高的模型推算胸径和树高,利用桉树二元材积公式估算样地的蓄积量,分析依据无人机遥感影像提取桉树单木冠幅数据估算林分蓄积量的可行性与精确度。结果表明：利用无人机影像提取冠幅与实测冠幅之间存在显著正相关,提取的平均精度为90.85%,建立的桉树冠幅-胸径曲线估计模型,其中对数函数方程拟合效果最好(决定系数为0.799);桉树冠幅-树高模型,拟合效果最好的是三次方函数方程(决定系数为0.755)。影像提取的单木冠幅,通过模型... 相似文献
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基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey's高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的LiDAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和LiDAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey's高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey's高的估测结果。LiDAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392m;Lorey's高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey's高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。 相似文献
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考虑不同地形和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系的影响,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型,为青冈栎次生林的树高预测和可持续经营提供理论依据。以16个青冈栎次生林固定样地为研究对象,通过确定系数（R2）、赤池信息量准则（AIC）、均方根误差（RMSE）和平均预估误差（MPE）4个评价指标,从11个基础模型中筛选出最优的基础模型。利用F统计检验分析了不同坡向和坡度对青冈栎树高与胸径关系的影响,同时对Hegyi简单竞争指标进行了改进。基于坡向、坡度和竞争强度3个哑变量,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型。结果表明,对数模型M2为最优基础模型,其确定系数（R2=0.686）最大,均方根误差（RMSE=1.380）和平均预估误差（MPE=1.242）最小;不同坡向和坡度下,模型的F统计值均大于F临界值;Hegyi改进指标与树高、胸径的相关系数达到-0.452、-0.418,相比Hegyi简单竞争指标有明显提高;基础模型中引入坡向、坡度和竞争强度哑变量后,模型的拟合精度均显著提高,R2提高了0.035,RMSE减少了0.077,MPE减少了0.070%。从林木的水平和垂直空间上构建青冈栎林木竞争指标更加准确,坡向、坡度和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系存在显著影响。综合考虑地形与林木竞争的哑变量模型拟合精度更高,能为青冈栎树高生长的预测提供参考。 相似文献
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[目的]获取森林单木参数的信息是经营、管理森林过程中的一项重要内容.倾斜摄影测量技术以其多角度拍摄方法,成为目前高效获得单木信息的研究方法之一.[方法]本研究以内蒙古旺业甸油松林为研究对象,利用无人机倾斜摄影测量技术获取油松单木的树高、冠幅和材积,探究了4种不同的相片分辨率(1、0.5、0.25、0.1 m)对单木信息... 相似文献
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长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究 总被引：6，自引：3，他引：6
以20块落叶松云冷杉林为对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅预测模型.因变量为单株木冠幅,自变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度.共测定了3 099株树木,全部参加了建模.最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型.结果表明:胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子;模型的调整决定系数在0.34～0.75之间;绝对误差在-0.000 114～0.054 m之间;相对误差在-0.054 43%～3.440%之间;均方根误差在0.360～0.510 m之间,相对均方根误差在27.4%～37.4%之间. 相似文献
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将乐地区马尾松最优冠幅模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
树冠是树木进行光合作用和呼吸作用的重要场所,冠幅作为树冠的重要因子,直接影响树木的生活力和生产力,同时也是反映树木的长期竞争水平的重要指标。该文使用福建省将乐国有林场980株马尾松调查数据,基于11种常用树冠直径模型,利用R软件的nls模块对马尾松冠幅与胸径关系进行拟合,选取精度最高的作为基础模型,通过对基础模型添加变量改进模型,并用调整后的决定系数adj-R2、偏差Bias、剩余均方根误差RMSE对模型精度进行检验。结果表明:模型11在添加了样地优势木平均高（Ht）、每公顷株数(M)和冠长(CL)林分变量之后,Bias、RMSE减小,adj-R2明显增大,所以,CW=(a+a1×Ht)/1+exp[(b+b1×M)+(c+c1×CL)ln(D+1)]能更好地模拟当地马尾松的冠幅与胸径的关系。 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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基于标记控制区域生长法的单木树冠提取 总被引：4，自引：0，他引：4
根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明:样地尺度上,针叶林和阔叶林的树冠面积相对误差的平均值分别为8.74%和-8.24%。单木尺度上,针叶林样地的生产者精度在62.2%~77.3%浮动,用户精度在71.5%~83.9%浮动;而阔叶林样地的生产者精度达到76.1%~91.2%,用户精度达到78.5%~92.5%。阔叶林样地勾绘精度浮动较大,但略优于针叶林样地的勾绘精度,是由于阔叶林样地中树冠分布较稀疏所致;而"位置匹配但过度生长"的情况过多是针叶林样地树冠提取精度不高的主要原因。 相似文献
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基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1）基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2）改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3）50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m2和5~10 m2各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。 相似文献
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以陕西省永寿县马莲滩林场22年生侧柏人工林为研究对象,比较分析了林分密度具有明显差异的2组侧柏人工林的树冠二维特征,以期为黄土高原地区不同密度侧柏人工林的合理修枝抚育提供理论依据。结果表明:1) 平均冠幅和平均活枝下高均以密度较小林分（2 080～2 120株·hm-2）大于密度较大林分（3 560～3 760株·hm-2）,而平均冠长和平均冠长率均以密度较大林分较大;2) 不同密度的侧柏人工林中,相同径阶和相同树高组林木的活枝下高、冠长和冠长率均具有极显著差异,而冠幅只在3 m树高组具有显著差异。表明林分密度对林木冠幅、活枝下高、冠长和冠长率均具有显著影响。因此,对于不同密度的侧柏人工林应采取不同的修枝强度进行人工抚育。 相似文献