单木
- 融合无人机和地基激光雷达点云数据估测单木结构参数
iDAR点云估测单木结构参数的方法，采用地面特征和树木位置关系的配准方法实现点云融合，并在融合点云数据的基础上提出一种改进的K均值层次聚类分割算法完成单木分割，然后根据基于分割后的单木点云使用轴对齐包围盒算法以及最小二乘拟合圆法分别提取单木树高和胸径，最后通过生物量异速生长方程估测单木生物量。研究结果表明，蒙古栎样地的树高、胸径和单木生物量的决定系数（R2）分别为0.84、0.93和0.91，单木结构参数的均方根误差（RMSE）分别为0.75 m、0.96
森林工程 2024年1期2024-01-19
- 落叶松人工林三维绿量测算
元法和凸包算法对单木因子及树冠体积进行估算，实现了利用地基激光雷达提取数据建立树冠体积模型的研究。韦雪花等[13]利用TLS 数据分别采用“体元模拟法”和传统树冠体积计算方法对树冠体积进行估算并进行了误差对比，结果证明“体元模拟法”计算树冠体积结果更接近真实三维绿量值。为此，本研究以黑龙江省桦南县孟家岗林场落叶松人工林Larixgmelinii为对象，通过TLS 扫描LiDAR 360 软件处理可得到单木因子参数；采用“体元模拟法”通过Matlab 编程实
中南林业科技大学学报 2023年6期2023-07-26
- 基于无人机影像的无瓣海桑单木提取与地上生物量估算
估算研究仍较少。单木尺度的森林结构信息有助于提高红树林生物量估算精度。基于遥感技术的单木提取包括单株立木探测和单木树冠提取两部分（董新宇 等，2019）。单株立木探测指对单木树冠的所在位置进行探测，找出每个树冠的中心点；单木树冠提取指将探测到的树冠中心点作为参照，找到树木树冠的边界点，对树冠轮廓进行描绘（刘晓双 等，2010）。目前，国内外单木提取研究主要集中在针叶林（Dalponte et al., 2014; Yang et al., 2016），这是
热带地理 2023年1期2023-02-24
- 融合机载和背包激光雷达的桉树单木因子估测
冠面积、蓄积量和单木位置等基本森林参数[3-4]。曾伟生等[5]利用ALS提取出的点云森林参数,通过多元线性回归和非线性回归方法,建立东北林区10种森林类型的航空林分材积表；孙忠秋等[6]利用ALS提取出的点云森林参数与实际样地数据构建估测随机森林模型,对东北虎豹国家公园森林蓄积量进行了估测研究；周蓉等[7]采用BP神经网络算法、逐步回归法分别构建林分算术平均高模型和林分加权平均高模型,实现对东北虎豹国家公园范围内的针叶纯林林分平均高的估测；黄侃等[8]结
林业资源管理 2022年6期2023-01-18
- 高郁闭度人工林无人机激光雷达单木分割方法优化*
， 2017)。单木是森林的基本结构单元，其三维结构、生长状况、空间分布等特性是森林资源调查、监管和生态建模研究等所需的关键因子(李增元等， 2016)，准确的单木分割是获取精细化森林参数的前提条件(Meietal.， 2004； Korpelaetal.， 2007； Zhaoetal.， 2018； Nuijtenetal.， 2019)。传统森林资源调查多以人工为主，存在投入大、成本高、效率低、时空机动性差等明显缺点。激光雷达(light detec
林业科学 2022年9期2023-01-17
- 机载激光雷达在森林资源参数获取中的应用及展望
产品的处理。2 单木尺度森林参数估算单木是森林空间结构的基本构成单元，对于林业生产实践和科学研究来说，准确地获取单木因子具有重要意义。机载激光雷达数据能够详尽的刻画森林的三维空间结构，高密度的激光脉冲的采样为提取单木空间结构特征的自动提供便利条件[4]。目前，使用机载激光雷达系统主要获取离散回波的点云数据，单木参数估测的一般思路是首先由地面点生成数字地形模型(DigitalTerrainModel，DTM)；然后由冠层表面点生成数字表面模型(Digital
林业科技情报 2022年2期2022-11-25
- 基于MLP的上海市主要树种单木胸径生长率模型
9）【研究意义】单木胸径生长率模型是研究林分生长变化规律和预估林分生长量、收获量的基础手段，也是估测林木生物量、碳储量及其动态变化的主要工具，对于森林资源经营管理具有重要意义[1]。【前人研究进展】国内外学者们对单木胸径生长模型开展了很多应用研究，如Subedi 等[2]建立了黑云杉和短叶松人工林非线性混合效应生长模型；Bohora 等[3]使用分位数回归和混合效应模型预测树木生长；Ma 等[4]利用东北195 个样地连续观测数据建立蒙古天然栎林单株直径生
江西农业大学学报 2022年5期2022-11-04
- 基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法
100089)单木是组成陆地生态系统的最小乔木实体。随着新一代信息技术特别是遥感影像处理技术的发展与普及，高效采集海量单木信息建立单木数据库，是实现精准林业特别是城市林业精准集约化管理的基础，也是新一代智慧林业发展的目标[1-4]。事实上，国内一些个别的林业领域已实现单木集约管理，如古树名木、北京市杨柳雌株精准管理、果树管理等[5-6]，但这些主要通过传统的地面调查实现，效率低且工作量巨大。基于遥感影像的单木提取是实现单木数据库高效建设的关键技术，其中基
南京林业大学学报（自然科学版） 2022年5期2022-10-18
- 基于实例分割的高郁闭度林分单木树冠无人机遥感提取
学习已成功应用于单木检测[9]、植物病害和健康检测[12]、森林树种制图[13]等等。Mask R-CNN作为基于掩码区域的卷积神经网络[14]，是近年来前沿的模型，它集成了目标检测任务和语义分割任务来执行实例分割。本研究试验了基于无人机RGB影像和Mask R-CNN实例分割的一种适合高郁闭度人工纯林单木树冠提取的模型，比较低郁闭度与高郁闭度林分的树冠提取效果，为高郁闭度单木树冠提取提供新思路。1 研究区概况与数据来源本研究共选择了2个研究区，高郁闭度林
林业科学研究 2022年5期2022-10-12
- 超体素约简和谱聚类结合的机载LiDAR点云单木分割
结构，提取林分和单木尺度的森林参数（Sačkov 等，2017；李增元 等，2016）。ALS点云数据的单木分割对林业科学研究和生产实践具有重要意义，基于准确的分割结果，可以从中获取描述单木空间结构特征和生物化学组分属性的单木因子，为评价森林生长和生态功能、评估森林破坏程度和监测森林再生情况提供数据支持（Chen等，2007）。对ALS 点云数据的单木分割算法可以大致分为二维方法和三维方法（Lindberg 和Holmgren，2017）。二维方法通过表示
遥感学报 2022年8期2022-09-03
- 基于机载LiDAR的高郁闭度华北落叶松林单木识别
，探讨华北落叶松单木参数的提取、林分蓄积量的估算具有重要意义[1]。高精度的单木识别是获取单木和森林结构参数的重要前提，单木识别包括单木位置识别和树冠分割[2-4]。相比高分辨率卫星影像和光学影像，机载LiDAR技术不受区域信号影响，分辨率较高，是一种主动遥感技术，能获取林木的水平和垂直结构信息[5-6]。利用机载LiDAR研究单木识别的方法主要有2类：基于冠层高度模型(CHM)识别方法和基于归一化后的点云识别方法[3]。其中基于CHM的单木位置识别方法即
浙江农林大学学报 2022年4期2022-08-18
- 结合Faster-RCNN和局部最大值法的森林单木信息提取
iDAR技术进行单木提取获得的森林参数能够服务于生物量以及森林生态系统的生物物理过程等研究［1］，得到了广泛的关注。森林点云去除地面高程影响后形成归一化植被点云，归一化植被点云栅格化后能生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）。与之对应的单木提取方法分为：基于点云的方法和基于CHM的方法。基于点云的方法的优点是避免了CHM 栅格化导致的信息损失，且有机会提取到下层木。缺点是点云处理复杂，效率低，且点云密度不足时，下层木无法有效体现
实验室研究与探索 2022年4期2022-08-06
- 不同林分密度指标在杉木单木直径年生长模型的应用
适的密度指标建立单木生长模型显得尤为重要。基于林木长期生长数据，预估单木年生长量时，之前常用的固定生长率法是假设在森林的整个生长期内，林木的生长率是固定不变的这一假设进行的研究。显而易见，这种假设并不符合现实规律，随着林分生长时间的推移，所用于预估模型中的特征因子（林分优势高、林龄、林分密度）和林分中单木的特征因素（树高、胸径）等在每一个生长阶段都会有变化，必然也会导致单木生长量的变化。为克服固定生长率法的这个缺陷，不少方法被陆续提出，如内插法和迭代法等。
林业科学研究 2022年4期2022-08-03
- 无人机激光雷达与高光谱数据协同的帽儿山地区树种分类1)
种组成及不同树种单木的空间分布对评估森林生境质量和森林生物多样性以及制定合理的森林管理策略具有重大影响，对于估测森林生产力、生物量和碳储量有很好的辅助作用[2-3]。随着航天技术的迅速发展和传感器技术的不断成熟，遥感技术在森林资源监测方面的应用越来越广泛[4]。使用遥感数据进行树种分类，可以减少外业调查的工作量，节约人力成本，提高森林资源调查的效率[5-6]。光学遥感数据中的高光谱数据具有较高的光谱分辨率和较宽的光谱范围[7]，因此可以为树种分类研究提供更
东北林业大学学报 2022年6期2022-07-25
- 基于地基激光雷达对校园行道树地上碳储量无损估测
于天然林分调查的单木材积及碳储量模型没有考虑城市绿化树种在人工干预下所形成的结构、形态及功能上的差异，不能较好地测算行道树碳储量[7]。同时城市绿化树种因其园林美学价值，不宜以破坏性取样的方式开展立木碳储量研究。因此开展无损测算单木体积及碳储量对于评价城市森林碳汇水平以及探索城市森林对于减轻气候变化的作用具有重要意义。地基激光雷达（TLS，Terrestrial laser scanning）作为一种主动遥感技术，能够直接、高效、自动和精确地获取目标表面的
园艺与种苗 2022年4期2022-07-01
- 基于UAV可见光遥感的单木冠幅提取研究*
度分割方法，提取单木树冠，分割准确率达76.63%，F测度为80.24%，有效抑制传统多尺度分割的过分割现象；金忠明等[10]结合深度学习和标记控制分水岭算法的优点，提出一种基于网络用于分割细胞图像(U-Net)和标记控制分水岭算法，其单木树冠面积精度为81.05%，冠幅的精度为89.94%。基于无人机遥感影像的单木树冠提取精度主要受树种、郁闭度、树冠之间的重叠情况及背景噪声等因素的影响[11]。现有研究中，针对不同分割方法的对比研究较少。本研究以无人机获
西部林业科学 2022年3期2022-06-29
- 无人机载激光雷达人工林单木分割算法研究
无人机载激光雷达单木分割是从UAV-LiDAR点云数据中分割出单木点云或定位到单木位置。现有无人机载激光雷达单木分割算法分为两类,一类是基于栅格数据-冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)进行分割,另一类是直接基于归一化点云(Normalized Point Cloud,NPC)。全迎等[5]基于无人机载激光雷达点云数据,利用局部最大值滤波器探测单木树顶,并以探测树顶为标记,通过分水岭分割勾绘单木树冠,单木位置探测的精度达到0.44
激光与红外 2022年5期2022-06-09
- 基于多层K-means在森林点云中的单木识别算法
测[9-13]。单木识别是估测单木结构参数的前提,现在已有多种算法能够成功提取森林点云中的单木。根据点云数据处理方式的不同,可将已有的单木识别算法分为二维图像搜索处理和三维空间位置处理两类。其中,基于冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)识别单木是二维图像搜索处理数据中使用比较广泛的方法,森林冠层高度模型是一个表达植被距离地面高度的模型[14]。刘鲁霞等[15]对点云数据进行分层栅格化生成灰度图,通过Hough变换算法识别栅格图像图
林业资源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于无人机倾斜影像的阔叶林单木参数提取
710082)单木结构参数作为森林资源调查最主要的测树因子,不仅能反映林木个体的生长情况,还能够反映森林生态系统对地上部分资源的利用能力,对森林生物量的估测、森林碳库的估算等方面起着重要作用。因此,高效获取林木参数是掌握林木生长状态及改进森林经营管理工作的重要前提[1]。传统的每木检尺调查方法不仅耗时长、成本高,而且精度往往难以满足现代精准林业的需求。近年来,无人机倾斜摄影测量技术(Unmanned Aerial Vehicles Tilt Photog
林业资源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于无人机激光雷达点云数据的单木分割研究
据中分离出高精度单木点云信息，将对后续提取单木结构参数具有重要意义，也为后续的森林生物量反演以及森林三维模型构建提供有力支撑。机载或无人机激光雷达获取的森林树木点云数据进行单木分割一般分为两类方法，一类是基于冠层高度模型（Canopy height model,CHM）分割单木，常见的有分水岭算法、局部极值法和多尺度分割法等[11-12]：多数利用CHM 高度变化进行单木分割的研究主要通过局部极大值滤波来寻找树顶[13-14]，然后采用边缘检测和特征提取的
中南林业科技大学学报 2022年1期2022-02-23
- 结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取
竞争关系[1]。单木是构成森林的基本单元，是森林资源调查与生态环境建模研究等所需的关键因子，单木冠幅信息的获取在生物量估测及树木长势监测等研究中发挥着重要的作用[2]。单木冠幅信息通常采用传统地面调查和卫星遥感影像获取，存在调查效率低，人为误差大和影像分辨低等问题。近年来，无人机（UAV）遥感技术作为一种新型的数据获取手段，不仅可以弥补地面监测与航天、卫星遥感之间的尺度空缺，将监测点上的结果更准确地扩展到区域尺度，供森林资源调查与监测使用，还可获取高空间、
西南林业大学学报 2022年1期2022-02-11
- 基于贝叶斯模型平均法和逐步回归法构建杉木单木胸径生长模型*
京210037)单木胸径是估算立木材积、评价森林生产力的重要基础因子(Lhotkaetal.， 2011)。影响单木胸径生长变化的因子很多，如气候、立地、林龄、林分密度、林分结构等(Clarketal.， 2014)，总体上可以分为内部因子(主要指林分因子)和外部因子(主要指气候因子)两大类(Zhangetal.， 2017)。气候因子是单木胸径生长变化的重要驱动因子，已引起学者广泛关注(Allenetal.， 2015； Hanewinkeletal.，
林业科学 2021年9期2021-12-01
- 用机载LiDAR点云数据估测海南博鳌人工经济林单木参数
南博鳌人工经济林单木参数高凌寒，张晓丽※，陈园园（北京林业大学森林培育与保护教育部重点实验室，精准林业北京市重点实验室，北京 100083）激光雷达是目前发展迅速的一种主动遥感技术，其发射的激光脉冲能穿透树林冠层，实现森林三维结构特征的获取。为验证机载激光扫描器提取森林单木参数的可行性，该研究以海南省博鳌机场周边人工林为研究对象，使用机载激光扫描器Mapper5000（中国）获取的点云数据，探索对人工经济林单木参数估测的可行性。根据研究区的地形和林木结构特
农业工程学报 2021年16期2021-11-26
- 融合LiDAR点云与高分影像的单木检测方法研究
应用越来越广泛，单木检测更是林业资源管理和监测的关键。高分辨率遥感影像具有高空间分辨率和纹理信息，但无法探测单木的垂直结构信息，而激光雷达能够穿透树冠，获取树木从地面到树冠的三维坐标点云，但其辐射纹理信息缺乏[1]。将这两种数据结合起来，提高基于遥感技术的单木分割提取和检测的准确性和效率，是当前林业遥感发展的趋势。1 单木检测方法当前基于高分影像的针对不同地理对象的分割分类方法已经颇多，单木作为一种对象也是各种高分影像面向对象分割方法提取的研究热点，但受制
地理空间信息 2021年10期2021-11-14
- 十年
单木把最后一个雇主的四十袋水泥扛上六楼后，整个人被汗水湿得就跟淋过雨一样。他接过工钱认真数了数，憨笑着向雇主道谢。门在身后关上以后，他拎起门口的垃圾，走下楼，丢进垃圾箱。一阵风吹来，湿透的衣服贴在身上，有些凉，他索性脱下衣服，搭在肩上。一身结实的肌肉，让他显得年轻许多。看看西边快下山的太阳，他启动摩托车，直奔菜市场。他买了一块豆腐。他又摸了摸裤兜里的钱，脸上掠过微笑，走向熟食摊，对摊主说：“大姐，给我来二斤酱牛肉。”夕阳中，单木加大油门往家赶。进了院子，他
中国铁路文艺 2021年5期2021-06-15
- 基于无人机可见光影像的华山松人工林计测参数提取
重要的影响作用。单木是森林空间结构中的重要组成,有效地获取详细的单木结构参数能够帮助我们更好地掌握森林资源信息。传统林业信息统计与调查工作需要经由实地测树以及抽样等方式[1-3],明确相当范围内的树木生长相关的分布以及质量等信息[4-9]。此种调查模式下,测量人员自身的工作情况将会影响到调查结果,呈现出很强的主观性特点,而且大范围的统计需要耗费很大的人力与物力资源,整体的效率水平偏低[10-11]。伴随着科技的持续发展与进步,人们尝试将遥感技术引入到森林调
林业资源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测
测与研究过程中,单木胸径、树高和冠幅等测树因子的获取至关重要,可为林地密度估计、生物量及碳储量估算、林地变化趋势分析、森林生长与收获预估等方面提供切实有效的科学依据[1-3]。传统的单木因子获取以野外调查和地面实测为主,费时耗力、自动化程度不高、效率较低,难以实现大尺度的森林结构参数连续性监测[4-5]。如何快速、精准、无损、低成本获取森林单木因子数据,对森林资源高效管理和科学决策具有重要的现实意义。近10多年来,国内外许多学者开展了机载激光雷达系统单木因
林业资源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于无人机机载激光雷达的桉树蓄积量估测技术研究*
理后可得到株数、单木树高及冠幅等结构信息的客观数据，为胸径和蓄积的计算提供基础，从而作为桉树人工林蓄积量估测的依据[6-9]。国外随着无人机机载激光雷达应用的成熟，已经在估算蓄积量[10]、生物量[11]、树木高度[12-13]等多方面得到了应用。利用无人机机载激光雷达估测林木的蓄积量已经成为林业经营管理应用的趋势。1 材料与方法1.1 试验区概况试验区位于广东省肇庆市大南山林场，位于北 纬23°21′15″ 至23°21′32″， 东 经112°45′2
林业与环境科学 2021年2期2021-05-27
- 抚育间伐对关帝山油松天然次生林单木径向生长的影响
林内光照条件提高单木营养吸收与养分合成，促进单木径向生长，是调整森林结构、功能、收获量的重要手段[1-2]。作为森林生长发育及其模型研究和森林生长收获预估的一项重要内容，抚育间伐是实现森林生长发育的有效调控方法[3]。关于抚育间伐对林分径向生长的影响，通常选用间伐强度对林分整体径向生长进行研究[4]。受不同地域和气候等因素影响，间伐强度对径向生长的影响不同。研究特定区域里间伐对森林生长的影响可为当地的生产经营活动提供科学依据。由于长期封山育林，关帝山油松林
广西林业科学 2021年2期2021-05-14
- 坡度对应用机载激光雷达估测人工针叶林单木参数的影响1)
]，通常需要应用单木参数(如树高、胸径、冠幅等)估测获得。传统林业上，通常是抽取一定数量的样地，在样地里进行每木检尺，估测单木参数，从而估测林分参数的。但是，这种方法往往消耗大量的人力和物力且工作效率低，无法实现连续的、快速的森林参数估测。随着遥感技术的发展，激光雷达技术(LiDAR)日益成熟，成为近20年来单木探测的主力军[2]。小光斑高密度的机载激光扫描系统(ALS)是一种较为常见的激光雷达应用技术，在一定程度上可以进行大面积的地物覆盖，其高密度的激光
东北林业大学学报 2021年4期2021-04-27
- 点云数据双向选择单木提取与地面数据匹配方法*
100083)单木匹配指将基于遥感手段提取到的单木信息与地面实测单木信息进行一一匹配的工作，不仅是评价遥感反演单木信息精确度的一个重要环节，更在依据遥感信息制定森林经营管理计划中发挥着重要作用。近年来，随着机载激光雷达、无人机影像技术的不断发展，对森林信息的提取已可实现到单木尺度(陈崇成等， 2018； 李蕴雅， 2016； Kaartinenetal.， 2012； Eysnetal.， 2015)； 然而，对单木信息的充分提取也给信息匹配带来了一定挑
林业科学 2021年3期2021-04-10
- 基于空间结构参数的大兴安岭天然落叶松单木直径生长模型
150040)单木模型通常以树木个体的生长信息为基础，从林木生长的竞争机制出发，模拟林分内不同大小树木的生长过程[1-2]。与林分和径阶水平模型相比，单木模型不仅能够提供较为详细的林分结构特征及动态变化信息，而且还是研究林木生长量、收获量以及生物量的重要基础，因此单木生长模型是定量研究林木自身生长过程及其对各种干扰过程响应机制的有效手段。根据模型中是否包含距离信息，单木生长可分为与距离有关和与距离无关模型[3]，其中由于前者需要详细的距离信息，这极大程度
林业科学研究 2021年2期2021-04-10
- 无人机RGB影像中人工林单木位置的提取
0218)人工林单木位置提取是指将人工林中每一棵树木都标记在地图上，便于林业管理者统计、查询以及后续应用。单木位置的准确提取有助于评估林区树木产量、监测林区树木数量变化等，同时，也是单木树冠提取、林区郁闭度计算、植被健康监测的前提条件[1-2]。传统的单木位置信息获取方式是人工实地测量。该方式效率较低、成本较高，且提取精度难以满足要求[3]。随着无人机技术的不断发展，低成本、便捷地获取高空间分辨率、高时间分辨率的影像成为可能。目前大多数无人机通过搭载可见光
林业工程学报 2021年2期2021-03-31
- 点云密度和体素大小对单木LAI反演的影响
息，被广泛应用于单木LAI反演。目前，TLS单木LAI反演方法大致可分为2种：投影法和立体像素法。投影法为先将单木点云数据进行处理得到冠层点云数据，再利用不同的投影方法转换成为二维栅格数据，统计投影面内栅格面积，基于孔隙率反演LAI[16-18]。该方法原理简单，易于操作，但是冠层点云的提取会破坏单木空间结构，且多次投影会造成点云信息缺失，降低LAI反演精度。立体像素法简称体素法，利用大小一致的立方体网格将单木点云数据网格化，一个立方体网格称为一个体素，其
遥感信息 2021年1期2021-03-30
- 基于机载LiDAR点云多层聚类的单木信息提取及其精度评价*
益突出，在林分和单木尺度森林信息提取方面的探索逐步深入(Pedersenetal.，2012；Hyyppäetal.，2012；Packalenetal.，2015)。在单木尺度方面，如果能够通过机载LiDAR数据获取林分中单木位置、树高、冠幅等信息，将极大提高森林经营管理效率，为林木生长动态评估、林分择伐作业、森林可视化经营等提供数据支持。在LiDAR单木提取研究中，树冠2D分割和3D空间信息分割是2种主要的分割方式(Hyyppäetal.，1999；S
林业科学 2021年1期2021-03-13
- 应用高斯聚类的单木分割及树高和冠幅的提取1)
观测变量。因此，单木分割及树高冠幅提取在森林资源调查中具有重要的意义。机载激光雷达作为一种主动遥感技术，具有较强的穿透能力，并不易受天气及光照条件影响，可获得高精度的地表及地物的垂直结构信息。运用机载激光雷达技术，可有效提取单木及树高冠幅等参数信息[1-2]。目前，单木分割与树高冠幅提取方法可分为两类：基于栅格化的冠层高度模型(CHM)和基于点云聚类的分割方法。其中，基于栅格化的CHM-分割方法是通过确定树冠边界或局部最大值识别树冠顶点，采用区域生长或图像
东北林业大学学报 2021年2期2021-03-06
- 基于广义线性混合效应模型的蒙古栎林单木枯损建模及影响因子分析
动态过程[1]。单木枯损模型能够对每株树木的生长状况进行模拟，诸多学者利用多种数据和方法构建了大量的单木枯损模型。传统的经验方程，如指数方程和Weibull方程等，主要是通过建立枯损与协变量的回归方程来预测未来树木的枯损概率[2-3]。由于每株树木只包括枯损和存活两种结局，是典型的二分类数据，上述传统的经验方程在估计枯损时效果并不理想。而Logistic回归方法对于二分类数据具有先天的优势，与传统的经验方程相比，模拟林木的枯损有较好的适用性，已经被广泛应用
林业科学研究 2020年6期2020-11-27
- 基于地基激光雷达胸径提取的单木位置精确测量
]，需要高精度的单木位置信息。样地单木位置的精确观测已有大量研究及方法探索。传统林业样地单木调查中，一般首先确立样地中心或角点从而通过拉皮尺计算每株树与中心点或角点相对距离计算出单木相对位置，此种方法通常较为费时，且在计算坐标时由于皮尺的震荡及人为观测的随机性，单木位置的坐标值误差分布具有随机性。使用全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位时，有使用手持GNSS接收机直接定位单木位置，也有探索实
林业科学研究 2020年4期2020-09-09
- 基于冠层高度模型（CHM）多种算法单木分割技术在森林资源调查的应用
技术组成1.1 单木分割技术使用激光雷达数据的单木分割技术主要采用影像、点云与先验信息相结合的方法，基本特质是正射影像、激光点云与算法的结合。单木分割容易使用三维空间信息，更容易反映树冠结构；能够探测灌木或小树，可以同时应用光谱信息与高度信息。1.2 点云赋色的原理光谱特征成为点云数据获取的树冠结构特征的重要补充，高度分布特征描述不同树种树冠特性，强度特征借单木探测技术和分割技术以达到识别树种的目的。由于激光点云数据缺乏光谱信息，点云在区分茂密树冠和区分树
科学技术创新 2020年17期2020-06-30
- 基于地面三维激光扫描技术的单木信息提取
在森林资源调查、单木三维建模等方面三维激光扫描技术具有十分突出优势，目前三维激光扫描技术在林业测量等领域有着广泛的应用，为林业工作者提供了全新的测量手段，简化了复杂的外业工作。本文主要采用地面三维激光扫描仪，采集单木点云信息，构建单木点云模型，对单木信息进行测量和提取。Abstract： In recent years， laser measurement technology has been popularized， which has outstan
价值工程 2020年2期2020-02-03
- 一种基于图割的机载LiDAR单木识别方法*
度)[1]，适于单木位置的精准探测与树冠的精确分割，可为森林三维结构定量、精细描述[2](如树高[3]、冠幅、树种等)提供数据源保障，因而也成为当前森林资源调查最有效的手段之一[4]。国内外学者利用机载LiDAR在单木结构参数，特别是垂直结构参数方面提出了多种单木自动探测方法，其中基于冠层高度模型(canopy height model, CHM)进行单木分割是主流方法之一，主要包括局部最大值法、区域增长算法、分水岭算法等。通常情况下可以认为从树顶反射的激
中国科学院大学学报 2019年3期2019-05-27
- 无人机影像匹配点云单木识别算法
1-3]。森林的单木信息在森林的生态研究、资源监测等方面具有重要作用[4-5]。单木信息提取的前提是单木的准确识别，目前单木识别主要利用机载或星载的高分辨率光学影像数据的光谱与空间特征信息，以及LiDAR点云数据的三维几何信息[6-7]。由于直观的三维几何信息更易于单木识别，因而成为目前的研究热点[8-9]。常用的三维几何信息通常来自LiDAR点云数据或其衍生的数字表面模型(digital surface model，DSM)、冠层高度模型(canopy
遥感信息 2019年1期2019-03-22
- 应用地面三维激光扫描对白桦单木结构参数的提取1)
，150040)单木结构参数(树高、胸径、冠幅、树冠体积等)是进行森林资源调查与估测的重要测量因子[1]。在进行林分单木结构参数提取时，传统的测量手段存在费时、费力与破坏性强等缺点，而近年来在国际上发展迅速的三维激光扫描技术的引入，使得这一难题得到解决[2]。地面三维激光扫描，采用一种非破坏性的手段获取树木的三维点云信息，通过对获取的点云信息进行预处理后提取树木结构参数；这种方法，不仅克服了传统测量方法的缺点，还提高了树木结构参数精度[3]。关于利用地面三
东北林业大学学报 2018年8期2018-08-13
- 机载激光雷达森林资源调查系统的设计与试验
数字高程模型；从单木尺度实现单木定位、单木树高、冠幅的提取，从林分尺度实现株树密度、林分平均树高的提取。1.2 系统结构设计本系统以QT为图形界面框架，结合VTK三维图形引擎库与GDAL影像处理库，在Visual Studio 2013集成开发环境下采用C++语言开发。系统结构设计使用3层结构，分别是应用层、逻辑层、数据层。应用层也可以称为表现层，主要表现为人机交互，是对用户公开的部分；逻辑层主要实现数据组织管理、各种数据处理算法；数据层主要实现不同数据格
西北林学院学报 2018年4期2018-08-02
- 基于双尺度体元覆盖密度的TLS点云数据单木识别算法
TLS）点云数据单木识别算法存在抗噪性差的问题，本文提出一种基于双尺度体元覆盖密度的TLS点云数据单木识别算法。首先选择内蒙古根河林场的兴安落叶松天然次生林为研究对象，利用徕卡C10三维激光扫描仪获取单测站点云数据；然后通过计算双尺度体元覆盖密度滤除非树干点；最后通过分析体元水平坐标（x，y）位置处的体元z值序列确定滤波后点云数据中的单木位置。研究结果表明：该算法二次滤波结果的平均噪声比为1.66%；滤波后保留的单木数量是实际单木数量的88.94%；滤波后
森林工程 2018年5期2018-05-14
- 基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割
生长模型的构建，单木树冠的提取(Individual tree crown detection and delineation, ITCD)一直是森林资源调查与管理中最为关键的步骤之一[1-2]。光学影像与激光雷达点云是ITCD研究的两类主流数据来源。在林业遥感中，光学影像主要反映树冠的二维信息，而激光雷达可以穿透森林冠层，从而直接获得地面和森林冠层间垂直的三维结构信息，因此具有无可比拟的优势。基于激光点云的ITCD策略通常将三维点云转化为栅格化的冠层高度
农业机械学报 2018年2期2018-03-13
- 基于体元逐层聚类的TLS点云数据单木分割算法
的TLS点云数据单木分割算法邢万里1，邢艳秋1，黄 杨2，曲 林2，尤号田1（1. 东北林业大学 森林作业与环境研究中心，黑龙江 哈尔滨 150040；2. 黑龙江省测绘科学研究所，黑龙江 哈尔滨 150040）为了提高地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)点云数据的单木分割精度及分割效率，以落叶期的蒙古栎人工林为研究对象，以TLS为基础数据，在三维点云数据体元化的基础上提出一种基于体元逐层聚类的单木分割算法，通过分
中南林业科技大学学报 2017年12期2017-12-19
- 小兴安岭阔叶次生林典型树种单木生长模型的建立
叶次生林典型树种单木生长模型的建立吴 瑶1,张怡春1,秦凯伦2，廉 毅3(1.黑龙江省林业科学研究所，黑龙江 哈尔滨 150081；2.东北林业大学，黑龙江 哈尔滨 150040；3.白河林业局，吉林 延边 133613)以小兴安岭过伐林区阔叶次生林典型类型(杨桦林、硬阔林)为研究对象，通过建立阔叶次生林典型类型(柞树、白桦、黑桦)的单木生长模型，对小兴安岭过伐林区阔叶次生林主要树种的生长进行预测，直接判定各单木树种的生长状况。研究结果表明，林木直径是影响
林业调查规划 2017年4期2017-10-21
- 红松人工林树干削度方程的研究
程不仅可用于推算单木及各材种的材积，更可用于林木生长过程的三维可视化重建，是林业生产实践中一种重要工具。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场60株红松人工林单木干形数据为例，以当前国内外林业中常用的简单削度方程、可变指数削度方程和分段削度方程为基础，采用SAS软件中的PROC NLIN模块对各模型参数进行求解，并采用确定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）对各模型的拟合效果和预测能力进行了评价。结果表明： 6种模型的整体拟合效果均相对较高，
绿色科技 2017年17期2017-09-30
- 基于标记控制区域生长法的单木树冠提取1)
控制区域生长法的单木树冠提取1)甄贞 李响 修思玉 赵颖慧 魏庆彬(东北林业大学，哈尔滨，150040) (浙江慧鹏地理信息技术有限公司) (东北林业大学) (黑龙江省环境监测中心站)根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据，选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究，包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测，以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘，分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明：样地尺度上，针叶林和阔
东北林业大学学报 2016年10期2016-11-19
- 基于高分辨率遥感图像的荔枝林树冠信息提取方法研究
融合方法用于荔枝单木探测和树冠描绘。首先将均值滤波方法平滑后的全色图像进行反转完成图像预处理；然后对预处理后图像提取洼地和洼地贡献区域，接着剔除错提洼地，合并树冠分支洼地的贡献区域，从而提取树顶位置，完成单木探测；最后以单木探测结果为种子点，采用区域生长方法对树冠进行描绘，种子生长被限定在洼地贡献区域内，在阈值控制下进行生长，最终完成单木树冠描绘。采用遥感分类精度评价指标对提取结果进行评价，单木探测总体精度为87.75%，用户精度为80.69%，生产者精度
农业机械学报 2016年9期2016-10-27
- 包括气候变量的大尺度柏木胸径单木生长模型
的大尺度柏木胸径单木生长模型李文馨1，刘世波2(1.国家林业局 北方航空护林总站，黑龙江 哈尔滨 150027；2.武警黑龙江省森林总队司令部，黑龙江 哈尔滨 150090)利用多期森林资源连续清查的近3 000株柏木单木生长数据，建立了2种中北亚热带地区柏木单木胸径生长的大尺度统一模型，模型调整后决定系数都超过0.6。其中全模型包括更多林分的因子，方便模型则只包括易于从地形和林相图等中获取的变量，更方便大尺度上的应用。这些模型都包括气候变量。结果表明，对
中南林业科技大学学报 2015年3期2015-12-21
- 蒙古栎天然林单木生长模型研究
——Ⅲ.单木枯死模型
0)蒙古栎天然林单木生长模型研究 ——Ⅲ.单木枯死模型马 武1,2,雷相东1,徐 光3,杨英军3,王全军3(1 中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亚大学，美国Morgantown WV 26505；3 吉林省汪清林业局，吉林 汪清 133200)【目的】 研究蒙古栎天然林的单木枯死模型，为蒙古栎天然林的合理经营提供依据。【方法】 以蒙古栎天然林为研究对象，基于吉林省汪清林业局195块固定样地的2期复测数据，采用二分类的Lo
西北农林科技大学学报（自然科学版） 2015年4期2015-07-12
- 蒙古栎天然林单木生长模型研究
——Ⅰ.直径生长量模型
0)蒙古栎天然林单木生长模型研究 ——Ⅰ.直径生长量模型马 武1,2,雷相东1,徐 光3,杨英军3,王全军3(1 中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亚大学，美国Morgantown WV 26505；3 汪清林业局，吉林 汪清 133200)【目的】 预测蒙古栎天然林的生长和发展，为其合理经营提供依据。【方法】 以蒙古栎天然林为研究对象，基于吉林省汪清林业局195块固定样地的两期复测数据，分析蒙古栎林单木直径平方生长量(以
西北农林科技大学学报（自然科学版） 2015年2期2015-02-21
- 单木生长模型与林分生长模型耦合的方法——以油松为例
100714)单木生长模型与林分生长模型各有特点，利用单木生长模型预测林分变量时，可以判定各单株木的生长状况和生长潜力，但是存在着误差积累、复杂性等缺点;通过林分生长模型预测林分变量时，可以直接提供林分的收获量，但却无法反映单木水平的详细信息［1-5］，且单木生长模型与林分生长模型预测的同一林分变量可能不一致［5-6］。因此，有必要对单木生长模型与林分生长模型进行整合，使两类模型能够有机的耦合，紧密地联系起来形成一个统一的整体，从而保证预测结果的一致。邓
江西农业大学学报 2014年6期2014-12-14
- 小光斑激光雷达数据估测森林生物量研究进展
以可以精细到森林单木结构参数估计，因此小光斑激光雷达在估计森林结构参数时可以分为两个不同的尺度，即单木水平和样方水平。2.1 小光斑激光雷达估计单木水平森林生物量和蓄积量利用数字冠层模型估计森林单木生物量的主要步骤是首先将原始点云数据进行滤波处理，分离出地面点和非地面点，应用插值算法对分离得到的地面点和非地面点进行插值运算分别得到数字地形模型(Digital Terrain Model，DTM)和数字表面模型(Digital Surface Model，D
森林工程 2014年3期2014-09-13
- 改进的简单竞争指标在单木生长模型中的应用1)
任编辑:戴芳天。单木的生长除了受林木种源、立地条件等因素影响外，更主要取决于单木个体在林分中的竞争能力。因此，如何采用适宜的竞争指标，科学、客观地评价林分中单木的竞争能力，是建立单木生长模型的基础，竞争指标的优劣直接影响单木生长模型的使用效果。大多数文献［1-6］中描述的竞争指标可以分为两类:与距离无关的单木竞争指标和与距离有关的单木竞争指标。根据关玉秀［7］等人的研究，竞争指标优劣的衡量标准如下:①竞争指标的构造具有一定的生理和生态学依据;②对竞争状态的
东北林业大学学报 2014年12期2014-03-06
- 高空间分辨率遥感的单木树冠自动提取方法与应用
1－4］。因此，单木树冠提取对于研究森林的生长情况和动态变化非常有意义。随着对地观测技术的飞速发展，高空间分辨率遥感也很快进入到了森林研究领域。如今，卫星图像的空间分辨率已经提高到0.6 m级，而航空遥感数字影像分辨率高达0.1 m以上。在这些高分辨率遥感影像上，森林中每株树木的树冠清晰可辨，但如何将单木树冠提取出来仍然是一个难题。尽管通过目前常用的目视解译方法提取树冠能达到一定效果，但费时费力，并且提取结果的好坏与专业人员的技术有很大关系。运用计算机自动
浙江农林大学学报 2010年1期2010-07-30