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1.
基于三维激光点云数据的树冠体积估算研究 总被引：2，自引：0，他引：2
树冠体积是预估树木生物量的重要参数之一。为了实现对树木冠体体积无损高精度量测,随机抽取了6个树种、共计30棵树木的三维激光点云数据作为数据源,对树冠体积的求算方法进行研究。首先,对三维激光点云数据进行匹配、拼接、去噪及压缩等处理,提取冠体点云数据;其次,提取每一棵样木树冠的边缘特征点;最后,应用不规则三角网TIN的原理算法计算冠体体积。本文所提取的边缘特征点能够最大限度地维持树冠冠体的整体不变形,还能够继续去除部分冗余数据,缩短了不规则三角网TIN的构建时间,提高了计算效率;此外,树种包含有针叶树和阔叶树,在冠形上既有针叶树所特有的冠体体态特征,又有阔叶树的冠体体态特征,其研究结果具有一定的代表性。本文采用的方法与已有文献计算结果对比表明:均方根误差为0.832,平均绝对误差为0.49,平均相对误差为1.75%,可看出二者之间差异较小;同时在30个样木中随机抽取5个样木的人工测量结果与本研究相比较,取得的精度相对较好。采用本研究所得结果精度较高,能够满足生产需求。 相似文献
2.
为准确测量树冠体积,深入研究三维绿量和区域碳循环,针对现有点云数据测量树冠体积方法存在的高估与低估问题,提出了一种顾及点云边界密度、变阈值α-shape边界提取方法,并通过实验分析确定最优线性迭代步长和分层间距,实现了对树冠体积的精确计算。首先,对树冠点云数据进行等间距切片处理;然后,采用改进α-shape算法提取点云切片更为真实、自然的边界多边形;最后,计算切片面积和各层点云间的台体体积,并累加台体体积,获得树冠体积。实验表明：树冠体积计算的准确性与树冠内部枝叶结构和点云密度相关;无论对于高密度还是低密度树冠,采用改进α-shape算法的树冠体积计算结果不仅具有良好的稳定性,而且相较于已有其他方法更为准确,避免了Graham凸包算法的高估问题,与体元累加法相比也更利于树冠总体占用空间的计算。 相似文献
3.
基于三维激光扫描点云的树冠体积计算方法 总被引：7，自引：0，他引：7
针对树冠形状不规则,树冠体积难以测量和计算的问题,提出一种基于三维激光扫描点云的树冠体积计算方法——体元模拟法,即以固定大小的体元模拟不规则的树冠形状.首先将树冠沿树高方向以k为步长进行等距离分段,把每一段树冠的点投影到垂直于树高方向的平面上,再对该平面划分成大小为k×k的像元,根据投影到各个像元内点的数量,判断该像元的有效性,统计有效像元的数量T,则树冠体积为T个k×k×k的体元之和.经试验,当体元边长等于冠径的1/10时,计算的树冠体积达到稳定.该算法对于任何树种不用考虑树冠的形状,减少了人为判别导致的差异,适用于三维激光扫描树木树冠体积的计算. 相似文献
4.
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
5.
树冠的结构复杂、形态各异,测树因子的自动、准确、无损测量是森林调查中的一个重要研究项目。以三维激光扫描仪获取的三维点云数据为研究对象,基于计算几何学的寻找凸包算法,自动提取树冠的表面积、投影面积以及体积等测树因子。为验证算法的准确性,随机选取8个树种的120株待测立木进行试验,试验表明该方法测得的立木树高平均相对误差为2.33%,胸径平均相对误差为1.10%,冠幅平均相对误差为3.92%,自动解算的树冠表面积、树冠投影面积以及树冠体积相对于传统方法测得的参考值的平均相对误差分别为3.48%、6.01%和5.59%。因此以三维激光扫描仪获取点云数据,运用三维凸包算法,能够自动准确计算这些原本难以精确测量的因子,为应用三维激光扫描仪自动提取立木的测树因子提供了参考。 相似文献
6.
提出了一种基于方格网法测算树冠体积的方法。研究利用免棱镜全站仪获取树冠点云数据,建立树冠表面特征点的坐标方格网,根据方格网法计算土方量的原理来求算树冠体积,通过传统经典模型人工方法、三维激光量测法与本文算法,分别计算实验区域研究对象的体积,将结果进行对比分析,本研究提出的算法平均相对误差为4.13%,平均准确度为95.97%,且在置信度0.05下树冠体积的计算值与实测值之间的差异性为不显著,结果完全满足计算精度,其计算耗时只有传统人工量测法的1/3,成本为三维激光扫描的2%,降低了成本且提高了效率。 相似文献
7.
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
8.
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
9.
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
10.
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