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基于无人机激光雷达点云的单木生物量估测 被引量：24
1
作者 刘浩然 范伟伟 +1 位作者 徐永胜 林文树 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期92-99,共8页
【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提... 【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R^(2)分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R^(2)分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R^(2)分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R^(2)分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。 展开更多
关键词 无人机激光雷达 点云数据 单木结构参数 生物量模型
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基于地基激光雷达数据的单木结构参数提取研究 被引量：24
2
作者 倪文俭 过志峰 +1 位作者 孙国清 黄华兵 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期191-198,共8页
针对利用地基激光雷达数据提取单木结构参数的问题,提出了一套较为复杂林分条件下的地基激光雷达数据获取方案与单木结构参数提取方法。首先利用八邻点距离检验法对点云数据中的多次散射点进行滤除,进而通过对现有的变尺度地面点识别方... 针对利用地基激光雷达数据提取单木结构参数的问题,提出了一套较为复杂林分条件下的地基激光雷达数据获取方案与单木结构参数提取方法。首先利用八邻点距离检验法对点云数据中的多次散射点进行滤除,进而通过对现有的变尺度地面点识别方法进行改进,实现了对研究区内的地面点云的快速识别。通过对地基激光雷达数据的分析,提出了一种基于树干点云垂直连续分布特征的树干识别方法,在此基础上提取了单木位置、胸径和树高,最后将所提取的结构参数与林业测量数据进行了对比,结果具有较好的一致性。 展开更多
关键词 地基激光雷达 景深数据 单木结构参数 点云
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基于地基激光雷达和手持式移动激光雷达的单木结构参数提取精度对比 被引量：19
3
作者 范伟伟 刘浩然 +1 位作者 徐永胜 林文树 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期63-74,共12页
【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提... 【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提供有效的参考。【方法】利用TLS单站与多站扫描以及HMLS获取研究样地单木点云数据,然后基于点云数据处理软件提取单木结构参数并与实测数据进行匹配,综合对比两种扫描方式的数据获取效率、点云质量以及单木结构参数提取精度。【结果】1)HMLS在扫描高郁闭度黑皮油松林样地时扫描速度大约为27 m^2/min,TLS4站扫描该样地速度为10 m^2/min,扫描速度上HMLS扫描约为TLS多站扫描的3倍。2)TLS4站扫描的胸径处点云数量与单木点云数量远高于HMLS,且HMLS相比于TLS4存在冠层点云缺失的问题,但HMLS相较于TLS数据拥有更好的胸径处切片点云完整度。3)HMLS、TLS单站、TLS4站数据胸径估测结果的R^2分别为0.92、0.84、0.95,HMLS与TLS4站扫描均给出了较好的胸径估测结果,单站TLS扫描估测胸径结果较差。HMLS扫描与TLS单站扫描由于冠层点云扫描不完整导致估测树高和树冠面积的决定系数均小于0.5。TLS4站扫描相较于HMLS扫描在树高和树冠面积的估测精度上有了较大提升,R^2达到了0.7以上。【结论】TLS4站扫描拥有最高的点云数据质量与单木结构参数提取精度,但扫描效率最低,而单站扫描由于遮挡效应单木结构提取精度较低但扫描效率最高;HMLS具有较高的扫描效率与胸径估测精度,但由于冠层点云的缺失在树高和树冠面积等参数的估测精度较低。 展开更多
关键词 地基激光雷达 手持式移动激光雷达 单木结构参数 精度
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融合无人机和地基激光雷达点云数据估测单木结构参数 被引量：4
4
作者 丁志文 邢艳秋 +1 位作者 尹伯卿 郭振 《森林工程》 北大核心 2024年第1期142-151,共10页
激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)作为一种主动遥感技术,能够通过发射激光能量并接收返回信息的方式获取森林空间结构信息,然而,单独使用时存在扫描盲区,无法获取完整的森林树木三维点云。为此,提出融合无人机和地基LiDAR... 激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)作为一种主动遥感技术,能够通过发射激光能量并接收返回信息的方式获取森林空间结构信息,然而,单独使用时存在扫描盲区,无法获取完整的森林树木三维点云。为此,提出融合无人机和地基LiDAR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(R^(2))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 cm和26.31 kg/株;樟子松样地的树高、胸径和单木生物量的R^(2)分别为0.92、0.96和0.95,相应的均方根误差分别为0.43 m、1.06 cm和26.12 kg/株。融合无人机和地基LiDAR点云为快速完整地获取林木构型信息提供可靠的数据基础,为联合多源激光雷达技术深入林业应用提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 无人机LiDAR 地基LiDAR 点云融合 单木分割 单木结构参数
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应用地面三维激光扫描对白桦单木结构参数的提取 被引量：5
5
作者 郑淯文 吴金卓 +1 位作者 林文树 李祥 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期49-55,共7页
应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦(Betula platyphylla)次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法... 应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦(Betula platyphylla)次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法估计值和实测值进行拟合,判断算法的准确性;利用体元模拟法与传统体积计算方法分别估测树冠体积,分析两种算法的差异。结果表明:4块样地的单木识别率较高,平均为86.5%;4块样地的单木胸径、树高、冠幅估测的决定系数(R^2),分别为0.82、0.79、0.83,相应的均方根误差分别为2.03 cm、1.98m、0.45 m,显示了较好的估算精度;利用体元模拟法与传统树冠体积计算方法得到4块样地中树冠体积的平均差异为35.6%,两种算法间4块样地平均决定系数为0.96,拟合较好。 展开更多
关键词 白桦 立木测量 单木结构参数 地面三维激光扫描
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利用地面激光扫描数据提取单木结构参数 被引量：5
6
作者 尚任 习晓环 +2 位作者 王成 王秀兰 骆社周 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期78-81,共4页
针对现有提取单木结构参数的方法精度不高的现状,文章研究利用地面三维激光扫描数据提取单木的高度、胸径和冠幅,特别是将RANSAC算法用于圆拟合,提高了胸径的反演精度。最后利用野外实测数据进行验证,并比较分析了Hough变换和RANSAC算... 针对现有提取单木结构参数的方法精度不高的现状,文章研究利用地面三维激光扫描数据提取单木的高度、胸径和冠幅,特别是将RANSAC算法用于圆拟合,提高了胸径的反演精度。最后利用野外实测数据进行验证,并比较分析了Hough变换和RANSAC算法在提取胸径中的差异。结果表明,本文方法提取的单木参数精度较高;并且无论从相关系数、平均残差还是均方根误差等方面,RANSAC算法提取的胸径精度均高于Hough变换方法。 展开更多
关键词 地面三维激光扫描技术 单木结构参数 点云数据 HOUGH变换 RANSAC
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基于无人机LiDAR的单木生物量估测 被引量：3
7
作者 武晓康 王浩宇 +2 位作者 冯宝坤 王成 张高腾 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第34期15028-15035,共8页
单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参... 单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较。结果表明:桉树样地树高、冠幅相关性系数R 2分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R 2分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好。改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R 2分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株。CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R 2提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株。利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度。 展开更多
关键词 无人机LiDAR 点云数据 单木结构参数 生物量 非线性模型
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基于无人机LiDAR的橡胶树单木地上生物量估测
8
作者 包栎炀 王祥军 +5 位作者 李少达 谭骏祥 黄肖 宋佳倩 贾文惠 吴满意 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1266-1275,共10页
橡胶树地上生物量是反映橡胶树生产力、固碳能力和碳储量的重要指标,为提高橡胶树单木地上生物量估测的效率和精度,以橡胶树8年生育种试验林为研究对象,采用无人机LiDAR获取林地点云数据,并实测其地上生物量,基于点云数据提取树高、冠... 橡胶树地上生物量是反映橡胶树生产力、固碳能力和碳储量的重要指标,为提高橡胶树单木地上生物量估测的效率和精度,以橡胶树8年生育种试验林为研究对象,采用无人机LiDAR获取林地点云数据,并实测其地上生物量,基于点云数据提取树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积4个单木结构参数,将此4个参数作为预测因子建立橡胶树单木地上生物量估测模型,比较多元非线性回归和随机森林回归2种模型的估测精度,并分别采用五折交叉验证的方法对2种模型的泛化能力和可靠性进行评估。结果表明:(1)在单木分割的基础上由算法提取的树高和冠幅与直接基于点云人工量测的数值存在很好的一致性,2个参数与实测值的Pearson相关系数分别为0.999和0.951,均方根误差(RMSE)分别为0.109 m和0.452 m;(2)树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等4个单木结构参数与橡胶树实测单木地上生物量相关性显著,其中树冠体积与地上生物量的Pearson相关系数最高,达0.904,4个参数对橡胶树地上生物量都具有良好的解释性;(3)基于4个单木结构参数建立的2种橡胶树单木地上生物量估测模型均能够取得很好的拟合效果,但是随机森林回归模型的表现更优,其决定系数(R^(2))为0.85,估测精度较多元非线性回归模型提高了3.64%,相对均方根误差(rRMSE)为30.90%,较多元非线性回归模型减小2.66%。总体而言,随机森林回归模型的拟合优度更高,泛化能力更强,可以更加准确地估测橡胶树单木地上生物量。 展开更多
关键词 无人机LiDAR 橡胶树 地上生物量 单木结构参数
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基于SFM算法的单木结构参数提取研究 被引量：4
9
作者 孙英伟 林文树 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期180-184,218,共6页
针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点... 针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点云数据进行单木结构参数提取,最后与实测参数进行对比分析。结果表明:1)分别利用SIFT算法、SURF算法以及ORB算法对相机校检后的树木照片进行特征点提取匹配,特征点正确匹配个数分别为23、145以及25,相应的耗时分别为18.56、16.04、1.58 s;2)利用SFM算法能获得树木照片的稀疏点云和稠密点云,平均每棵树木点云量为80万个;3)基于点云数据提取单木结构参数的胸径、树高及冠幅的平均绝对误差分别为1.79 cm、0.77 m及0.79 m;胸径、树高、冠幅的提取值与实测值相关系数均>0.94。 展开更多
关键词 SFM算法 特征点提取 点云 单木结构参数
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基于激光点云的森林树木结构参数提取 被引量：1
10
作者 蓝乐淘 康志忠 《测绘与空间地理信息》 2023年第1期165-168,共4页
以河北塞罕坝林区激光雷达数据为研究对象,利用点云魔方软件CSF滤波、DEM不规则三角网格内插、基于点云分割单木提取森林树木结构参数,以抽样检测方式开展精度分析,并通过优化CSF滤波的分类阈值提高单木提取精度,获得了理想的效果。结... 以河北塞罕坝林区激光雷达数据为研究对象,利用点云魔方软件CSF滤波、DEM不规则三角网格内插、基于点云分割单木提取森林树木结构参数,以抽样检测方式开展精度分析,并通过优化CSF滤波的分类阈值提高单木提取精度,获得了理想的效果。结果显示,点云魔方CSF分类阈值对精度影响存在最优解。对比0.50、0.55、0.60、0.65、0.70 m 5个分类阈值,阈值为0.60 m时精度最高,其单木提取查全率为82.1%,查准率为85.2%,树高提取中误差0.87 m,标准差0.75 m。研究也显示,点云魔方在处理海量森林点云数据时表现出较强的分析和处理能力,其算法多样、参数设置灵活以及可视化的数据信息显示,给用户带来全新的体验。 展开更多
关键词 点云魔方 单木结构参数提取 精度评价
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