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1.
基于Worldview-2影像的林木冠幅提取与树高反演 总被引：1，自引：0，他引：1
以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木人工林为例,探讨林木冠幅提取与树高反演方法研究。基于Worldview-2影像,采用均值漂移分割算法开展样地内杉木冠幅信息提取。通过设置不同分割尺度确定最佳的冠幅分割参数为hs=10,hr=6,M=20。对提取的冠幅边界进行平滑处理,利用平滑后的影像冠幅与实测树高,分别建立了冠幅树高曲线估计模型和非线性联立方程组反演模型。其中以树高作为哑变量,建立的影像冠幅树高非线性联立方程组模型的拟合效果最佳,模型决定系数R2为0.899,模型的变动系数(CV),平均百分标准误差(EMPSE)均在10%以内,是树高反演的一种有效手段。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(5)
以湖南省攸县黄丰桥林场Worldview-2影像和地面样地调查数据为基础,采用Mean shift算法对影像进行多尺度分割,提取杉木人工林林木冠幅信息,共提取有效林木冠幅227个,并对提取的冠幅边界信息进行平滑处理。分析调查数据中实测冠幅与影像提取冠幅之间的相关性,结合实测胸径、树高与冠幅的关系,应用曲线估计、非线性联立方程组以及基于哑变量的非线性联立方程组分别建立树高和胸径的最优估算模型,并进行了精度评价。结果表明:将树高与胸径作为哑变量,并进行数量化分级建立的影像冠幅与胸径、树高的非线性误差变量联立方程组模型的拟合效果要优于其他2种方法,树高和胸径模型决定系数R2H和R2D分别为0.899和0.913。模型的适用性检验表明,模型的变动系数、平均百分标准误差均在10%以内,具有较强的稳健性。 相似文献
3.
[目的]以无人机高清影像为数据源,结合样地实地调查数据,研究杨树冠幅提取及其与胸径和林分蓄积量的相关性,为无人机森林调查技术提供一种思路和方法。[方法]基于无人机高分影像及实地调查数据,采用面向对象法,对杨树林木冠幅进行分割与提取,通过实地测量数据建立冠幅-胸径模型,利用一元材积表计算样地蓄积量,并进行相关性分析与精度检验。[结果]影像分割效果良好,但提取得到的冠幅比实际值偏小,研究区最适宜的杨树冠幅分割尺度为10,平滑度0.1,紧致度0.5。杨树冠幅与胸径建立相关模型,其中一元线性方程拟合效果最好,相关系数为0.75。通过模型计算的样地蓄积与实测样地蓄积进行双侧T检验,结果 sig=0.0580.05,两组数据差异不显著。[结论]采用面向对象法,通过无人机高分影像能自动分割并提取了杨树林木冠幅信息,提取效果良好;利用影像提取林木平均冠幅,通过冠幅-胸径相关关系模型得到林木胸径,进而推算林分蓄积的方法可以满足森林资源调查精度要求。 相似文献
4.
以福建将乐国有林场不同立地、不同林龄的木荷林分标准地调查数据为基础,采用2参数和3参数的非线性模型对木荷的树高估算模型进行拟合、比较分析,选择较优树高估算模型。结果表明,Schumacher(1939)的2参数的树高曲线模型:H=1.3+a×exp(-b/D)和Curtis(1967)的3参数的树高曲线模型:H=1.3+exp(a+b×D~c)的拟合精度最高,且2个模型的拟合精度差异不明显,若采用传统非线性模型、人工神经网络和非线性混合效应模型等方法对比研究木荷树高曲线,可选择2个参数的Schumacher(1939)模型拟合即可。 相似文献
5.
为实现杉木林蓄积量调查与估测的精准量化,基于林业数表编制作业获取的标准立地245株杉木树高、冠幅、胸径和带皮材积等林业资源调查数据,采用非线性估计法建立11种一元立木材积模型,通过求解模型参数并进行优异比较,渐进拟合出最优的胸径-树高-冠幅三元材积模型。结果表明：1)无论树高、胸径还是冠幅,11种单因子变量估测立木材积的曲线模型均以幂函数的检验参数最优。2)基于模型确定系数判定拟合模型优劣呈现三元>二元>一元。其中,包含树高、胸径和冠幅三元非线性最优材积模型确定系数0.988,总相对误差0.087%,总系统误差0.57%,模型预估精度99.40%。3)胸径-树高-冠幅三元材积模型充分集成了林分结构参数信息,其高精度低误差特点对林业数表编制、森林蓄积量监测具有重要参考价值。 相似文献
6.
【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。 相似文献
7.
沿坝地区华北落叶松胸径-树高生长模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2015,(1)
旨在研究沿坝地区华北落叶松胸径-树高的生长状况,以北沟林场不同林龄的华北落叶松纯林为研究对象,采用实地测量和解析的方法获取华北落叶松的胸径、树高实测数据,利用SPSS分别对不同模型进行拟合.经各项指标检验,初步筛选拟合精度较好的曲线模型H=1.929D0.734(R2=0.939)和H=1.462+1.025D-0.012D2(R2=0.927)。将检验样木代回两个模型回归检验,进行树高的残差分析,其散点分布均匀,证明了两个模型的可靠性。运用各项误差分析指标判断,最终确定华北落叶松在本地域最佳胸径-树高模型为:H=1.929D0.734。模型的建立为树高的测量提供了捷径,有利于森林资源的清查工作。 相似文献
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以种质资源调查的6个样方内的青海云杉为研究对象,通过调查测量青海云杉的胸径和树高,然后利用SPSS 24.0软件插入胸径和树高散点图,通过非线性回归进行拟合度分析,结果表明:青海云杉树高与胸径的拟合公式分别为复合模型H=2.759*1.182D、增长模型H=e(1.015+0.167 D)和指数模型H=2.759*e0.167D,都能较好地反映青海云杉的胸径和树高的相互关系,从而为以后青海云杉森林资源调查提供重要的依据和数据。 相似文献
9.
指出了胸径、树高及冠幅是十分重要的测树因子,探索它们之间的相关性有助于发现树木生长的内在规律。以长沙县古樟树为研究对象,运用7种常见的树木生长模型分别对树高-胸径、冠幅-胸径及冠幅-树高之间的相关性进行了拟合,结果表明:古樟树树高与胸径不存在相关性,冠幅与胸径存在较弱的相关性,而冠幅与树高则存在显著的相关性,通过7种模型对冠幅与树高相关性的拟合,均取得了较好的效果,其中又以三次函数的拟合性最强,其表达式为w=0.002h3-0.068h2+1.529h-0.062,表明古樟树树高与冠幅生长具有一定的正相关性,论证了树木的生长规律。 相似文献
10.
根据福州市森林资源二类调查数据,利用非线性度量误差联立方程组方法,分别建立基于5种经验生长方程的胸径生长模型和树高曲线模型系统,以均方差(RMSE)、平均绝对偏差(MAD)、决定系数(R~2)和预估精度(P)作为模型评价指标,对比5种模型的拟合效果。结果表明:5种模型的预估精度均大于90%,其中Logistic模型拟合效果最优,胸径生长过程曲线和树高曲线的模型预估精度分别为92.85%和95.15%。经配对t检验,胸径和树高的实测值与预测值之间无明显差异,拟合效果优良。数据分析显示,米槠林分胸径快速生长期滞后于树高快速生长期,均处于林分中、幼龄林时期,然后生长速度逐渐变缓。该模型可以用来描述福州市米槠林分胸径和树高的生长变化规律,在优化模型结构的同时,减少误差对预测结果的影响,并建立了胸径、树高和林龄3者之间的相容性和一致性,为米槠林分的生长预测提供参考。 相似文献
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幼年赤桉胸径与冠幅、树高、材积的相关性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
对试验地的1470株赤桉进行树高、胸径、冠幅的测量,并计算出样木的单株材积。把胸径分别和冠幅、树高及株材积进行相关性分析并且建立数学模型,用SPSS软件对所选模型进行曲线估计。结果表明：其中幂方程的 R2最大,F 值亦为最大,说明赤桉胸径与树高的幂关系显著,可确定赤桉胸径与树高的最优回归方程为H=1.804D0.673。胸径—冠幅,胸径—材积的最优模型分别为CW=0.674D0.561,V=0.0001614D2.341。分别对3组最优模型进行适应性检验,结果表明：材积的3个最优回归模型预测误差均在＆#177;3%以内,方程预测精度较高,可用于估算立木树高、冠幅、材积。 相似文献
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基于UAV遥感的单木冠幅提取及胸径估算模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2021,(3)
在森林资源调查中冠幅和胸径是重要的测树因子,自动获取冠幅和胸径值可以提高森林资源调查效率。以云南松为研究对象,基于无人机影像自动提取单木冠幅参数,拟合不同密度等级样地的单木冠幅和树冠面积与胸径的关系以估测单株胸径。首先利用标记控制分水岭分割算法对样地冠层高度模型(CHM)中的单株树冠进行分割,获取最大、最小冠幅和树冠面积,并与实测数据进行精度评价,然后将提取冠幅与树冠面积与实测胸径进行拟合,建立不同密度等级样地的一元回归模型和二元回归模型。结果表明:单木树冠分割准确率为86.26%,冠幅相对误差平均值为6.04%,冠幅面积的相对误差平均值为11.23%;在拟合的模型中,冠幅树冠面积-胸径模型的拟合效果最好,决定系数均在0.7以上,该模型验证数据相对误差均不超过5%,符合A类森林资源调查胸径误差值低于5%的要求。提出的基于无人机影像提取冠幅及预测树木胸径的方法较为准确,可推动森林资源调查自动化发展。 相似文献
13.
《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
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对浙江省杉木Cunninghamia lanceolata主要分布区51个不同发育阶段杉木人工林典型样地调查,分析不同优势木高杉木人工林的径级结构,并利用126株优势木数据,建立杉木人工林优势木的胸径、树高、冠幅之间关系,得出胸径与树高相关关系的最佳回归方程为:Y=0.361 8X+4.497 9,模型的拟合度R^2=0.796 5(X表示胸径,Y表示树高);胸径和冠幅的相关关系的最佳回归方程为:Y=0.137 9X+0.858 9,模型的拟合度R^2=0.881 6(X表示胸径,Y表示冠幅)。通过对3株50年生杉木人工林大径级林分优势木的树干解析,研究大径级杉木人工林优势木的胸径、树高与材积的生长规律,结果显示生长率都呈现逐年降低趋势,树高较为明显。树高、胸径、材积生长率最大值出现在10年生时分别为5.278 7%,15.069%,25.895%;而50年生时仅为0.273 3%,0.186 9%,0.921 7%。研究提出杉木人工林目标树经营的发育阶段划分、合理密度、目标树数量等关键经营技术参数,为杉木人工林的目标树经营提供理论依据。 相似文献
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根据秃杉人工林标准地调查数据,分析因变量与自变量的相关性,筛选最优因子,分别采用异速生长方程、多元线性回归方程构建秃杉树冠轮廓模型和冠幅模型。研究结果表明,最大冠幅深度与胸径、树高、枝下高、冠幅、冠长均显著相关。通过多元线性逐步回归,以胸径、树高拟合的最大冠幅深度模型较优。树冠轮廓模型以三参数幂函数的异速生长方程拟合效果较好。冠幅呈正态分布,以胸径、树高、优势树高、单位面积胸高断面积为模型最佳变量组合,模型残差上下分布比较均匀,不存在明显偏差,且材积随着冠幅的增大而增大,以二次方程模拟效果最佳。经检验,所构建的模型拟合效果较好,精度较高。 相似文献
16.
【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。 相似文献
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【目的】构建冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型,对比不同模型的优缺点,给出模型选择建议,为获取更多的单木和林分参数提供支撑,为华北落叶松和白桦科学经营决策提供理论依据。【方法】以冬奥核心区4 537株华北落叶松和2 603株白桦为研究对象,首先,选取10种常用冠幅-胸径模型作为备选模型分别拟合华北落叶松和白桦数据,从中选出AIC和BIC最小的模型作为基础模型;然后,在基础模型中进一步添加与冠幅相关系数大的变量作为协变量构建修正模型;最后,在修正模型基础上分别构建华北落叶松和白桦冠幅的非线性最小二乘模型、单水平非线性混合效应模型、加性模型和组级贝叶斯模型。【结果】4种华北落叶松冠幅模型中,加性模型的预测精度最高(R2＿mean=0.704 3,RMSE＿mean=0.512 7),4种白桦冠幅模型中,非线性混合效应模型的预测精度最高(R2＿mean=0.664 3,RMSE＿mean=0.794 4)。在变量方面,华北落叶松和白桦冠幅均随其胸径递增,华北落叶松冠幅随其树高缓慢递增、枝下高递减,白桦冠幅随其冠长率先减小后增大,并受林分密度... 相似文献
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湖南黄丰桥林场杉木树高曲线模拟研制 总被引：6，自引：0，他引：6
树高曲线在森林经营和收获调整中具有重要的作用。用湖南省黄丰桥林场40块杉木样地资料,对10个非线性树高曲线模型进行了拟合和检验。结果表明:Kozak函数是模拟树高曲线的理想模型。经检验,建立的杉木人工林树高预测方程可在研究区内应用。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(8)
为探索西藏高海拔地区高山松最优树高曲线,提高高原森林资源调查精度。以西藏自治区东南部尼洋河流域高山松天然林为对象,基于22块样地共计588株高山松实测树高—胸径数据分析高山松树高曲线变化规律。选取10个经典树高曲线模型,通过对模型参数的求解,采用决定系数R~2、均方根误差RMSE、残差和MD对模型的精度进行检验。结果表明模型(5)Logistic方程H=a/(1+be~(-cD))拟合高山松的树高曲线效果最好(R~2=0.900 3),可作为尼洋河流域高山松的最优树高生长曲线模型。 相似文献
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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