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树木位置是森林样地调查中重要的调查因子,由于林下环境复杂,树木定位的技术方法面临很大的挑战。针对当前树木位置测量技术方法存在的效率低、携带不便、成本高、不适用于非视距测量等问题,提出了一种基于UWB传感器并结合海拔计来获取树木位置信息的方法,并自行设计了树木位置采集装置。选取8个树种多样、坡度不一的样地进行试验。首先,在每个样地中布置四个UWB基站;然后,携带内置UWB定位标签的装置采集每棵树木与各个基站之间的距离;最后,将所采集的数据进行MATLAB仿真,研究不同大小权重值对定位精度的影响。结果表明:存在一个最优权重值,可使平均定位误差下降3.31cm;相较其它四边形定位算法复杂度降低,更适用于枝叶茂密、地形复杂等非视距情况下的树木定位。 相似文献
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立木胸径测量精准度直接影响胸高断面积、蓄积量的估算以及林地质量分析。现有测量方法都是将树干截面当作标准圆曲线来估测胸径；一些研究表明椭圆曲线或超椭圆曲线更能精准地反映树干和年轮的外形和生长情况。本研究利用自制的电子卡尺、传统围尺2种测量工具，选取8个树种，分别测量各树木的东西向、南北向、近似最大、近似最小胸径及胸高断面处的周长，并分析之间的差异性；研究了计算模型，将胸高断面分别当作标准圆、椭圆、超椭圆时与围尺测量值的接近程度以及对胸高断面积估算的影响。结果表明:1）超椭圆模型相比于标准圆、椭圆模型估算胸高断面积更加准确；2）东西向胸径比南北向胸径生长快的概率更高；3）对于卡尺，单株单次测量时选择东西方向的胸径，估算的胸高断面积更准确。 相似文献
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基于无人机影像的树顶点和树高提取及其影响因素分析 总被引：2，自引：1，他引：2
对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提取的影响。以密集的针阔混交林为样地,利用SfM(Structure from Motion)算法结合无人机影像对研究区进行三维重建,得到点云、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等一系列三维数据并生成CHM。然后,对不同分辨率的CHM使用不同的平滑窗口大小、移动窗口大小组合进行树顶点的提取并对结果进行精度评价。当CHM分辨率为0.4m,平滑窗口大小为3×3像元,移动窗口大小为3×3像元时,树顶点的提取精度最高,F测度为77.08%。将基于该组合提取正确的37个树顶点对应的提取树高与实地测量得到的树高对比,R~2为0.966 9,RMSE为1.411 4m,rRMSE=10.69%。研究结果表明:利用无人机影像可以较好地提取复杂树林的树顶点和树高;基于局部最大值算法提取树顶点,需要根据实际情况确定CHM的分辨率、平滑窗口大小和移动窗口大小,以获得最佳提取结果。 相似文献
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