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51.
【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
52.
【目的】集成多时期航片数据和由机载激光雷达数据获取的密集林区数字高程模型,估测多时期杉木人工林冠层高度,并对其生长情况进行定量监测,为多时期航片监测森林生长趋势和评价林地生产力提供可能。【方法】首先基于分类后的激光雷达点云数据获得林下高精度数字高程模型和森林数字表面模型,利用航片数据构建立体像对,通过自动立体匹配算法生成森林冠层的摄影测量数字表面模型,然后借助数字高程模型将2种数字表面模型进行高度归一化,提取研究区多时期森林冠层高度。利用1996、2004年历史航片和2014年数字航片以及激光雷达数据,构建18年内皖南杉木人工林3期森林冠层高度,并对其精度进行分析。【结果】1)由2014年数字航片和激光雷达数据获取的森林冠层高度的R^2为0. 52,RMSE为1. 79 m; 2)由2014年数字航片处理得到的森林冠层高度与对应样地实测上层木的平均高验证精度较高,平均绝对误差1. 59 m,平均相对误差15%,最大绝对误差3. 45 m,最大相对误差30. 80%,测量精度85. 00%; 3)由1996、2004、2014年航片得到3期杉木人工林冠层高度,其增长趋势与树高生长曲线预测趋势一致。【结论】在多山复杂地形条件下,利用航片可准确定量反映山脊向阳面的森林冠层高度变化,但对于山谷阴影处,则会出现冠层高度被低估情况,利用多期航片结合高精度DEM数据可定量反映上层木的冠层高度变化。 相似文献
53.
日光温室葡萄整形修剪应注意的问题 总被引:1,自引:0,他引:1
我国西北、东北地区早春温度低,但光照充足,可充分利用日光温室栽培葡萄。日光温室葡萄的整形修剪及新梢管理技术与露地葡萄的不一样,生产中应注意以下几点:1)栽培架式要合理。葡萄日光温室栽培一般空间较小,栽植密度较大,常用架式有篱架和棚架。①篱架式。主要用单臂篱架,一般行距1.5~2.0m,株距0.5~1.0m,架高1.2~1.8m,每行每隔4~6m设一支柱,支柱上每隔40~60cm拉1道铁丝,共拉3~4道铁丝,枝蔓和新梢分别引缚在各层铁丝上生长和结果。单臂篱架的优点是通风透光好,田间管理方便,栽培密度大,早期产量高,进入丰产期早;缺点是树体生长势强,不… 相似文献
54.
基于AISA Eagle II机载高光谱数据的普洱市山区森林分类 总被引:2,自引:0,他引:2
山区森林的精细分类一直是遥感研究的一个难点,而利用高光谱技术识别地物和树种具有巨大潜力。山区的AISA Eagle II机载高光谱数据需经过大气校正和地形辐射校正后才能获得准确的树种光谱信息。采用Support Vector Machine(SVM)方法对山区森林按照森林类型以及树种进行分类,分类结果与实测样地数据和CCD高分辨率影像验证表明:利用AISA Eagle II机载高光谱数据对试验区的森林类型区分具有较好的分类结果,总体精度为97.74%;在树种分类方面也同样具有不错的分类潜力,总体精度为92.11%,但在阔叶树种间存在错分、漏分的现象。 相似文献
55.
我国杏种质资源的研究进展及利用方向 总被引:2,自引:0,他引:2
简要介绍了我国杏种质资源,综述了近年来我国杏种质资源的主要研究成果以及利用的方向和主要途径。 相似文献
56.
57.
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
58.
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
59.
基于天空地一体化森林资源调查的小班因子设置与信息获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效改善现行森林资源规划设计调查中存在的问题,提出并试验了天空地一体化森林资源调查监测新技术体系。此方法虽较传统方法缺少下木植被与天然更新、林分健康状况等需实地调查记录的因子,但仍能够较全面地反映小班林地和林木资源状况(类型、数量、质量和结构)及其所处自然环境条件,完全满足集体林区森林资源经营管理需要和森林资源报表的统计需要,并可满足各种相关应用对森林资源基础数据的需要;除小班基本属性(土地类型、优势树种、林木起源和伴生树种)需要逐一进行图像解译和少量实地补充调查外,新技术体系的其余各项调查因子均可通过编写计算机程序自动获取,这极大地减少了调查工作量、降低了劳动强度、提高了工作效率,并且质量可控,有效地保证了小班调查数据的可靠性,确保了森林资源调查成果质量。 相似文献
60.
【目的】为了提高优树选择效率,减轻野外工作难度,探索新的优树选择方法。【方法】以我国黑龙江省孟家岗林场的长白落叶松人工林为选优林分,采用优势木对比法、小标准地法和基于遥感技术法3种不同方法进行优树选择,并对3种选优方法从增益、时间和人力等方面进行了综合比较。【结果】每种方法分别选出候选优树45株,以材积大于群体平均值250%为标准最终确定入选优树6株。基于遥感技术的选优方法优势明显,可以有效地弥补传统优树选择范围有限、费力费时的不足,从而节省大量的人力物力和时间,显著提高优树选择效率。【结论】遥感技术与传统选优方法相结合的创新性尝试可为发展高效的优树选择方法提供新的视角。 相似文献