共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
《林业科学》2021,(3)
【目的】基于双向选择判断原理,提出一种将激光雷达(LiDAR)点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配的方法,以得到更为合理的信息匹配结果。【方法】采用机载LiDAR点云数据分割单木,提取单木位置、数量、树高和冠幅等信息,从LiDAR提取单木位置出发,依据树高和距离正向确定候选地面实测单木,再根据候选地面实测单木位置和距离信息逆向确认LiDAR提取单木是否为最合适的匹配对象木。【结果】以匹配精度、匹配后的单木树高和冠幅精度为判断指标,与邻域最高匹配法、最邻近匹配法和双因素匹配法相比,在匹配精度一致的情况下,双向选择判断法匹配的单木树高精度可从75.21%提升至91.01%,冠幅精度从60.50%提升至68.64%;在保证匹配信息精度一致的情况下,双向选择判断法可将匹配精度从传统方法的33.52%提升至61.11%。【结论】点云数据双向选择单木提取与地面数据匹配方法可快速、高效地将激光雷达点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配,与传统方法相比,能够在高密度、多林层林分中发挥更高优势。 相似文献
2.
【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%～40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。 相似文献
3.
基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。 相似文献
4.
《林业科学》2021,(1)
【目的】针对已有三维点云数据单木分割方法提取下层林木困难、准确提取林木数量占总体比例偏低导致提取工作有效性不高、提取效果受点云密度和林分结构复杂程度影响等问题,改进单木提取策略和算法,为Li DAR单木提取技术向生产实践应用转化提供支撑。【方法】以机载Li DAR点云数据为基础,提出一种基于分层聚类的三维立体单木分割方法,并对点云分层、分割、单木匹配等环节进行算法改进,实现空间异质性较高林分的单木分割和信息提取。【结果】改进后的算法可在高密度、高空间异质性林分中进行单木分割和信息提取,并能更合理地与地面实测林木信息匹配,可匹配的林木比例最高达88.70%,单木树高、林分平均高精度最高分别达92.38%、99.84%,树高基尼指数、树高变异系数精度最高达89.65%。【结论】通过多水平分层和纵向聚类融合,可提升对于林下层尤其是更新层林木的提取能力;构建提取有效性指标,更加关注成果的适用性;评价指标中加入空间结构精确度指标,可充分发挥Li DAR对空间结构的反演能力。 相似文献
5.
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
6.
《林业科学研究》2021,(4)
[目的 ]基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。[方法 ]利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对"欠分割"样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。[结果 ]无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R2为0.890 5,冠幅线性回归R2为0.845 6;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R2分别为0.807 0、0.817 0、0.806 0,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。[结论 ]在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。 相似文献
7.
基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2021,(2)
单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。 相似文献
8.
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
9.
10.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。【方法】以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息。【结果】在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围。通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息。【结论】单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98%;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3%。基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息。 相似文献
11.
《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
12.
机载激光雷达人工林单木分割方法比较和精度分析 总被引：3，自引：0，他引：3
《林业科学》2018,(12)
【目的】研究分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性,分析3种方法对人工林单木分割的精度,探索进行单木分割时3种方法关键参数的最优选择。【方法】结合地面实测数据和目视解译方法,计算单木探测率、准确率和F得分,比较分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法的单木分割精度,并通过改变栅格化冠层高度模型(CHM)的分辨率及调整基于点云的距离判别聚类法的距离阈值,分别对3种方法进行单木提取效果的敏感性分析。【结果】1)分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木总体分割精度较高(F=0.76～0.83); 2)对于"复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.78),优于分水岭算法(F=0.74)和四次多项式拟合法(F=0.53);对于"中等复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.89),优于分水岭算法(F=0.84)和四次多项式拟合法(F=0.75);对于"简单林型"样地,基于点云的距离判别聚类法(F=0.89)、分水岭算法(F=0.89)和四次多项式拟合法(F=0.93)的分割精度都较高; 3)敏感性分析结果表明,当CHM分辨率为0.5 m×0.5 m时,分水岭算法和四次多项式拟合法的分割精度最高;当基于点云的距离判别聚类法的距离阈值近似样地平均冠幅半径时,其分割精度最高。【结论】对多种类型样地进行单木分割,体现了分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性;结合多种类型样地充分评估并比较了3种方法对人工林单木分割的精度;通过对3种方法进行敏感性分析,阐述了进行单木分割时关键参数的最优选择。 相似文献
13.
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
14.
基于地基激光雷达的亚热带森林单木胸径与树高提取 总被引：2，自引：0，他引：2
《林业科学》2016,(2)
【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象,针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境,根据森林中树木的形态特征,利用地基激光雷达(TLS)扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高,为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站2种分析方式,采用Hough变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取,根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】1)对于多站拼接数据,即使在林分条件最为复杂的原始林,单木识别率仍可达到81%;对于单站数据,随着扫描距离增加,单木识别率降低,实际操作时单站布设比多站拼接简单;2)多站拼接胸径及胸高断面积估测结果更接近于样地真实值,多个单站平均结果比只使用一站扫描数据提取的结果更加适合估测样地胸径及胸高断面积,半径10 m比半径5 m及15 m范围内数据更加适合估测样地胸径及胸高断面积;3)天然林单木树高估测结果为R~2=0.77,RMSE=1.46 m;人工林单木树高估测结果为R~2=0.94,RMSE=0.96 m。【结论】本研究根据树干垂直向特征,设置的一系列参数可以剔除Hough变换算法在非树干处的识别圆,可提高单木识别及胸径、树高的估测精度。受扫描站布设及林分条件影响,人工林的估测结果好于天然林。多站拼接相比单站扫描更加接近于样地实测结果,多个单站平均更能代表样地实际情况,只用一站数据具有一定的偶然性。 相似文献
15.
16.
以山东省泰安市徂徕山林场和重庆铁山坪林场为试验区,分别于2005年5月和2006年9月获取了低密度和高密度的LiDAR点云数据,分别进行了林分平均高的反演试验.通过两个试验区的对比,分析了不同点云密度对机载LiDAR数据反演林分参数的影响.结果表明:对于两种密度的点云数据,使用分位数法都可以很好地进行林分平均高的估计,高密度点云的反演结果略好一些,但二者结果差异不大;高密度的点云可以进行更小尺度的林分高估计和单木树高的估计,从而可以减少甚至避免对实地树高测量的依赖. 相似文献
17.
机载激光雷达和航空数码影像单木树高提取 总被引：6，自引：0，他引：6
用激光雷达(LiDAR)数据和航空数码影像相结合进行单木水平树高反演.对研究区的LiDAR点云数据进行滤波和分类,根据地形特点、地表植被状况以及其他地类的分布,采用Tin Filter滤波算法提取地面回波点和植被回波点.用面向对象的方法对高空间分辨率(25 cm)的航空数码影像进行单株木检测.通过多尺度、树冠模式的分割创建影像对象和类层次,用最邻近距离和成员函数法进行影像对象的分类,并基于分类结果进行再分割.对分割后的树冠多边形进行边缘优化,以准确识别单株木.将植被回波点和影像分割后得到的树冠多边形进行叠加,计算多边形内的LiDAR数据最大高程差值,与实测树高进行相关分析,建立单木树高估测回归方程,平均估测精度为74.89%. 相似文献
18.
一种机载LIDAR数据估算森林蓄积参数的方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对林业调查中的单株树木提取问题,提出一种基于机载激光雷达点云数据,采用局部最大值和噪点消除获取树冠顶点,利用分水岭分割方法提取单株树,根据样地树高和森林蓄积模型估算胸径和森林蓄积量的方法,与传统的人工现场勘测方法相比,具有更高的时间效率,减少了大量的人力成本。 相似文献
19.
基于机载激光雷达(Li DAR)技术和单木分割算法提取单株树木信息对于单木结构研究、理解树木生长、森林可持续管理具有重要的意义。本研究以分水岭算法为基础,使用可变窗口的局部最大值算法,并采用分层级的区域增长算法及由高度差和梯度构建的能量函数来分割树冠边界,从而优化树顶提取和相邻树冠的分割结果。以中国南方亚热带森林为研究区,测试了针对不同密度(低、中、高密度)、不同树种(白皮松和桉树)以传统分水岭算法和优化算法对于树顶提取及树冠分割的效果。为检验结果的准确性,在实验中对Li DAR数据和人工测量数据的分割结果进行了对比和验证,结果表明:对树冠顶点探测率而言,优化算法平均探测效果(树冠探测率r=0.90、树冠准确率p=0.84、总体准确率f=0.86)优于传统分水岭算法(r=0.62、p=0.81、f=0.78);对树冠边界探测精度而言,优化算法平均探测效果(R2=0.80、RMSE=0.22 m、RRMSE=12.03%)优于传统分水岭算法(R2=0.68、RMSE=0.28 m、RRMSE=17.45%)。在树冠探测上,桉树的准确率略低于白皮松,但是与白皮松的探测率相差较小,这表明白皮松对于优化的算法具有较好的鲁棒性,受密度等因素影响较小;在冠幅探测上,桉树和白皮松的精确度随着林分密度的增加而增加,且均有良好的表现。本研究是一种在传统分水岭算法基础上优化的算法,可以较好地提高单木信息分割的效果,这对于了解亚热带森林中林木经营管理、树木竞争及资源监测具有重要意义。 相似文献
20.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提供有效的参考。【方法】利用TLS单站与多站扫描以及HMLS获取研究样地单木点云数据,然后基于点云数据处理软件提取单木结构参数并与实测数据进行匹配,综合对比两种扫描方式的数据获取效率、点云质量以及单木结构参数提取精度。【结果】1)HMLS在扫描高郁闭度黑皮油松林样地时扫描速度大约为27 m~2/min,TLS4站扫描该样地速度为10 m~2/min,扫描速度上HMLS扫描约为TLS多站扫描的3倍。2)TLS4站扫描的胸径处点云数量与单木点云数量远高于HMLS,且HMLS相比于TLS4存在冠层点云缺失的问题,但HMLS相较于TLS数据拥有更好的胸径处切片点云完整度。3)HMLS、TLS单站、TLS4站数据胸径估测结果的R~2分别为0.92、0.84、0.95,HMLS与TLS4站扫描均给出了较好的胸径估测结果,单站TLS扫描估测胸径结果较差。HMLS扫描与TLS单站扫描由于冠层点云扫描不完整导致估测树高和树冠面积的决定系数均小于0.5。TLS4站扫描相较于HMLS扫描在树高和树冠面积的估测精度上有了较大提升,R~2达到了0.7以上。【结论】TLS4站扫描拥有最高的点云数据质量与单木结构参数提取精度,但扫描效率最低,而单站扫描由于遮挡效应单木结构提取精度较低但扫描效率最高;HMLS具有较高的扫描效率与胸径估测精度,但由于冠层点云的缺失在树高和树冠面积等参数的估测精度较低。 相似文献