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基于机载LiDAR的单木结构参数及林分有效冠的提取 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】基于机载激光雷达(LiDAR)数据提取单木树冠三维结构参数(树冠顶点位置、树高、冠幅和冠长),并在此基础上对林分有效冠进行提取,为进一步研究林分尺度上的有效冠结构及其动态提供依据,以更好掌握并改进林业经营措施。【方法】采用一定规则下的局部最大值窗口搜索树冠顶点,进行单木树冠顶点探测和单木树高提取;以树冠顶点为标记,利用标记控制分水岭分割算法提取单木冠幅;采用垂直方向点云高程检测方法获取枝下高位置,提取冠长;在标记控制分水岭分割出的树冠边界,提取树冠接触高,取平均值作为该样地的林分有效冠高。【结果】树冠分割正确率为88.5%;结合样地实测参数对提取值进行相关性分析,树高R~2=0.886 2,冠幅R~2=0.786 4,冠长R~2=0.800 0,树高、冠幅和冠长精度分别为90.34%、86.80%和89.90%;同一林分内单木接触高相对比较稳定,对提取的林分有效冠高进行单因素方差分析,无显著差异。【结论】基于机载LiDAR数据,采用可变大小的动态窗口搜索局部最大值点,能提高单木结构参数的提取精度;利用树冠顶点标记控制分水岭算法,将高空间分辨率航片作为辅助数据,可完成较高精度的单木冠幅提取;垂直方向点云高程检测方法可提取单木冠长;LiDAR点云数据可对林分有效冠进行提取,在同一林分中,不同样本数量对接触高提取的变异性影响不大,有效冠高大致相同。机载LiDAR数据具有良好的单木树冠三维结构参数提取能力,能够满足现代林业调查对单木结构参数提取的需要,实现对林分有效冠的提取。 相似文献
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典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。 相似文献
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蜜源-糖醋液是一种广谱性引诱剂,对多种害虫均有引诱作用。为了筛选蜜源-糖醋液对苜蓿盲蝽引诱的最佳配比,利用正交试验设计方法设计了9种不同配比的蜜源-糖醋液,研究其对苜蓿盲蝽的诱集效果。结果表明:不同配比的蜜源-糖醋液的引诱量之间存在显著性差异,当糖、醋、酒精、枣蜜的配比为20∶15∶5∶2时,蜜源-糖醋液对苜蓿盲蝽的诱集量最大,为每3d引诱(94±32.79)头;蜜源-糖醋液对雌、雄苜蓿盲蝽均有引诱作用,且诱集到的雌虫数量高于雄虫。不同时期,相同配比的蜜源-糖醋液的引诱量也存在明显差异;而且随着时间的延长,引诱数量呈下降趋势,尤其是10d之后的引诱量显著降低。 相似文献
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