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基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用研究

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基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用研究

作者：刘东明江苏海洋大学

学位级别：硕士

背包激光雷达扫描技术(Backpack Li DAR,背包Li DAR)是一种新式的激光雷达扫描技术。因其背负式的便捷操作方式以及相关技术的不断发展,其在林业资源调查中能够发挥较大作用,尤其是在单木胸径的提取上,相比机载式激光扫描技术能够更完... 详细信息

背包激光雷达扫描技术(Backpack Li DAR,背包Li DAR)是一种新式的激光雷达扫描技术。因其背负式的便捷操作方式以及相关技术的不断发展,其在林业资源调查中能够发挥较大作用,尤其是在单木胸径的提取上,相比机载式激光扫描技术能够更完整、快速、便捷地获取林下点云数据。传统提取胸径的方法是通过截取单木胸径处点云进行圆拟合,以拟合圆的直径作为单木胸径参数,但是在城市公园中,景观树木多为移栽而来,为了保证移栽树木的生长会为树木加装支撑杆,如果使用传统方法进行胸径提取会产生较大的误差。本文从以上问题入手,对背包Li DAR点云数据提取单木胸径、树高等参数进行了研究,主要研究内容概括如下:(1)针对单木分割对三种不同的算法进行了研究和对比。本研究在获取单木点云数据的基础上,对基于区域生长单木分割、基于欧式聚类单木分割和基于密度聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)单木分割三种方法对数据大小和复杂程度不同的两组点云进行了单木分割实验。在此基础上对三种方法的单木分割精度和效率进行了对比。结果表明基于区域生长单木分割和基于欧式聚类单木分割方法在分割效率上优于DBSCAN单木分割,但在遇到邻近树木树枝点云有交叉的情况时,分割精度劣于DBSCAN单木分割方法;(2)对单木树高提取方法进行了改进。传统提取树高的方法是寻找单木点云树高z值最大、最小值作差的方法。本研究发现,在进行地面点滤波时会对树木根部点云存在部分错误滤除;若直接以z值最大点作为单木树高则可能因为该点是噪声点造成提取结果过高。本研究在对提取到z值最大点后,以该点为树高待定点,加入该点邻域内点密度作为判定条件,能够较好地提高树高提取精度;(3)对城市公园树木胸径提取方法进行了改进。城市公园树木大都存在支撑杆,大大影响了树木胸径提取精度。传统方法对自然林的树木胸径处点云切片直接进行圆拟合后即可得到较为准确的胸径参数,而针对城市公园中单木胸径处点云切片存在支撑杆点云噪声的问题,本研究借助C++、Python编程语言,结合PCL、Open 3D库实现了改进的基于最小二乘圆拟合方法,通过切片点云聚类、计算聚类质心、比较每个聚类的质心与其他聚类质心间的距离,确定单木胸径点云然后进行胸径拟合,极大地提高了胸径提取结果。结合重庆市广阳岛城市公园单木参数提取实际项目,对本文的研究成果及开发的程序进行了实践。结果证明,本文的研究成果可以大大提高城市公园单木参数提取精度,提取结果满足所依附项目的精度和效率要求,可以进行推广和应用。该论文有图49副,表14个,参考文献59篇。

关键词：背包Li DAR系统城市公园单木参数点云数据聚类方法

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基于无人机倾斜摄影的单木参数提取研究

基于无人机倾斜摄影的单木参数提取研究

作者：陈周娟西北农林科技大学

学位级别：硕士

单木结构参数作为森林资源调查最主要的测树因子,对森林生长状况的估测、森林碳库的估算等方面起着重要作用。无人机倾斜摄影测量技术以其有作业灵活、高效快捷等特点,成为目前快速准确获取单木结构参数的研究方法之一。本研究以银杏(Gi... 详细信息

单木结构参数作为森林资源调查最主要的测树因子,对森林生长状况的估测、森林碳库的估算等方面起着重要作用。无人机倾斜摄影测量技术以其有作业灵活、高效快捷等特点,成为目前快速准确获取单木结构参数的研究方法之一。本研究以银杏(Ginkgo biloba L.)阔叶林为研究对象,基于无人机倾斜摄影数据,实现了三维点云模型重建,获取了研究区的密集匹配点云及冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);基于CHM探究了不同中值滤波窗口(3×3 m、5×5 m、7×7 m)以及不同局部最大值法窗口(3×3 m、5×5 m、7×7 m)对树顶识别及树高提取的影响;运用迭代聚类法、稀疏加权矢量法提取了枝下高;对比了基于CHM的种子区域增长算法、分水岭算法、Forest CAS算法和基于点云的距离判别聚类法四种算法在单木树冠分割上的能力;最后,对研究区进行茎干点云切片,通过非线性最小二乘法、随机抽样一致算法、平均距离法、最小外接法实现了单木胸径的提取。单木参数提取精度均采用实测值进行检验。主要结果如下:(1)基于无人机倾斜影像的单木识别中,采用5×5 m中值滤波窗口下,应用5×5m移动窗口的局部最大值法进行银杏单木识别的效果最好,准确率达到了83.95%,F得分为88.15%,能够准确地探测到研究区内银杏单木树顶点;树高提取的R达到了0.99,RMSE为2.19 m,树高的预测值总体偏低;预测银杏单木枝下高中,迭代聚类法比稀疏加权矢量法预测准确,均方根误差为0.54 m,预测误差在20%以内。(2)基于无人机倾斜影像的单木树冠分割中,基于CHM的种子区域增长算法在进行银杏阔叶林树冠分割上效果最佳,预测树冠面积和单木冠幅的R均达到了0.9以上,均方根误差分别为1.79 m、0.99 m。(3)基于无人机倾斜影像的单木胸径提取中,非线性最小二乘法、随机抽样一致算法、平均距离法、最小外接法均对实际胸径产生了不同程度的低估。其中,最小外接法在预测银杏阔叶林胸径的结果最好,R与RMSE分别为0.86、9.13 cm。研究证明,无人机倾斜摄影测量技术为银杏阔叶林树高、冠幅、胸径等单木结构参数提取提供了一个方便、高效、准确的方案,彰显了无人机倾斜影像技术在进行自动化、精准化单木识别与分割方面上的优越性,可为智能化、高效化的森林调查方式提供新的技术支撑。

关键词：无人机倾斜摄影单木参数冠层高度模型

基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取

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基于LiDAR点云数据与高分辨率影像的单木参数提取

作者：冯静静北京林业大学

学位级别：硕士

以乔木为主体的森林和环境互相作用而形成森林生态系统,它在涵养水源,防风固沙,物质交换等方面为人类生活提供了重要保障,更在社会经济发展的过程中扮演着重要的角色。我国早在80年代就全面开展森林资源监测工作,通过森林资源信息采集... 详细信息

以乔木为主体的森林和环境互相作用而形成森林生态系统,它在涵养水源,防风固沙,物质交换等方面为人类生活提供了重要保障,更在社会经济发展的过程中扮演着重要的角色。我国早在80年代就全面开展森林资源监测工作,通过森林资源信息采集、分析评价以及统一管理,提高森林资源现状调查的有效性、及时性和准确性成为必然的要求。传统人工调查手段进行森林资源监测精度低、效率低、覆盖面积小,已无法适应现代森林监测的需要。随着,监测设备的飞速发展,遥感技术、无人机等领域的完善,如今精细化、高效的森林资源监测时代已经到来。机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)系统与高分辨率CCD相机的结合,提供了一种新型的数据采集手段。它在主动获取林木三维坐标的同时,还可以获得高分辨率遥感影像,从而可以获得林木的树高、树冠、林木密度等结构信息,因此,基于高分影像和LiDAR点云数据提取森林参数已成为当前研究的热点之一。机载激光雷达采样密度的提高伴随着更多的成本投入,同时遥感技术在树高提取研究仍具有局限性。为高效率、低投入地解决大范围单木尺度上的参数提取问题,避免研究过程中出现误差积累的现象,本文以甘肃省张掖市大野口林区,利用低采样密度点云数据和同步获取的CCD高分辨率影像数据,开展单木树高和单木树冠参数的提取研究。针对高分辨率CCD影像,首先提出一种基于灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定了最优算子为改进的数学形态学算子。继而利用改进的数学形态学算子结合面向对象的多尺度分割方法,快速提取大范围单木树冠信息。研究结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅,林木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度。其次在提取单木树高研究中:一方面从LiDAR原始点云入手,提出了基于形状指数的距离聚类法对归一化点云分类。在点云数据进行去噪处理的基础上,基于数学形态学滤波结合逆向插值滤波进行点云分类,实现单木树高的估测,结合实测数据相关性分析,树高估测精度达87.88%,取得了理想的效果;另一方面,将点云插值生成DEM与DSM,通过栅格计算实现CHM模型的获取,然后通过CHM叠加树冠矢量图进行单木树高的估测,树高估测精度为82.32%,表明低采样密度生成的CHM可以完成单木尺度的树高提取。综上所述,基于灰度梯度图像分割法在保留影像完整的树冠边缘信息的同时,可以实现大范围、高效的单木树冠提取。虽然森林垂直结构复杂且点云数据为低采样密度,但研究证明了利用形状指数的距离聚类法提取单木树高的可行性。

关键词： LiDAR点云数据高分辨率影像单木参数灰度梯度图像改进的距离聚类法

基于ULS和TLS的天然次生林不同林层单木参数估测及对比

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基于ULS和TLS的天然次生林不同林层单木参数估测及对比

作者：杨海城东北林业大学

学位级别：硕士

树高、冠幅和第一活枝高等单木参数是森林资源调查中重要参数,与其它参数（如胸径（DBH）和树种）被广泛用于估测无法以无损方式所获得的其它重要森林参数,如生物量等,单木参数估测的准确性至关重要。无人机激光雷达（Unmanned AerialVe... 详细信息

树高、冠幅和第一活枝高等单木参数是森林资源调查中重要参数,与其它参数（如胸径（DBH）和树种）被广泛用于估测无法以无损方式所获得的其它重要森林参数,如生物量等,单木参数估测的准确性至关重要。无人机激光雷达（Unmanned AerialVehicle Laser Scanning,ULS）和地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning,TLS）由于其部署方便而被广泛地应用于估测单木参数的研究中,但大多数只是针对某一林分直接估测,很少有考虑对林层分层并应用ULS和TLS进行单木参数估测并对比的研究。本研究以2019年东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区1块50m×50 m（0.25hm2）方形样地的ULS、TLS和野外调查实测数据为数据源,将数据预处理后以ULS点云采用Lloyd算法基于冠层高度分布（Canopy Height Distribution,CHD）将林层划分为上、下两层;之后分别对ULS和TLS数据进行人工目视解译,分离出单株树并提取单木参数（树高、冠幅和第一活枝高）并进行离群值分析;最后针对不同树木类型（针叶树和阔叶树）和不同林层（上层和下层）的估测的单木参数（树高、冠幅和第一活枝高）进行对比分析及精度评价,并分析了单木参数的误差（rRMSE）随冠层高度的变化。研究结果表明:（1）基于ULS点云通过Lloyd算法计算得到的CHD对本研究中的天然次生林林层就进行分层是一种简便可行的方法,能够反映不同数据源（ULS和TLS）估测单木参数的适用范围。（2）在估测树高时,针叶树的估测精度普遍高于阔叶树。当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,均具有准确提取树高的潜力。（3）在估测冠幅时,基于ULS和TLS数据估测提取的冠幅比野外调查实测的冠幅存在低估现象。在林层上层,ULS估测冠幅的rRMSE 比 TLS的高1.44%,且以ULS估测阔叶树冠幅的rRMSE 比针叶树低3.51%;在林层下层,基于TLS估测冠幅的效果更好,且估测阔叶树的冠幅更接近样地实测值。（4）基于ULS很难准确地估测提取第一活枝高,rRMSE都在11%以上,总体上,基于ULS和TLS数据估测提取的第一活枝高都被高估了。以TLS数据估测的林层上层的针叶树的第一活枝高效果最好,rRMSE为6.62%,但存在低估现象,rBias为-3.32%。

关键词： ULS TLS 单木参数林层天然次生林

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激光雷达单木参数提取与生物量估算研究

激光雷达单木参数提取与生物量估算研究

作者：陈世林北京林业大学

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统的主体,为人类的生存和发展提供必要的物质基础。森林资源调查是掌握森林资源数量、质量以及分布状况的重要途径,也是森林经营规划方案科学制定和生态结构调整的重要依据。单木参数获取是森林资源调查的主要工作,为... 详细信息

森林是陆地生态系统的主体,为人类的生存和发展提供必要的物质基础。森林资源调查是掌握森林资源数量、质量以及分布状况的重要途径,也是森林经营规划方案科学制定和生态结构调整的重要依据。单木参数获取是森林资源调查的主要工作,为森林生物量、碳储量以及经济生态价值估算提供重要的基础数据。森林地上生物量(AGB)则在森林资源的动态变化、气候变化和碳汇等方面扮演着至关重要的作用。及时准确、快速高效以及低成本的获取单木参数和森林地上生物量一直是林业从业者及研究人员关注的重点问题。传统的森林资源调查多采用抽样调查的方法,需调查人员对样地内所有树木每木检尺,需耗费大量的时间、人力、物力和财力,且调查周期长、效率低。激光雷达(Light Detection And Ranging)具有很强的穿透力,能够获取森林三维空间结构及林下地形的详细信息,进而准确的提取单木参数和估算AGB。本研究主要以北京地区为研究区域,以北方地区常见的11个树种为研究对象,通过移动SLAM激光雷达和地基激光雷达在不同的森林类型下(针叶林、阔叶林和针阔混交林)获取共计12块森林样地的点云数据,针对单木参数因子提取精度和AGB估算做了详细的研究与分析,提出了一种基于点云数据拟合多边形柱体提取胸径的新方法,以及优化了定量结构模型(QSM)算法进行AGB估算。主要研究结论如下:(1)本研究提出的拟合多边形柱体提取DBH法分别采用接触和非接触特征拟合多边形柱体,重建DBH处40 cm和20 cm厚度点云数据的体积进而估算DBH。结果表明非接触特征拟合多边形柱体重建40 cm厚度点云数据估算的DBH值(R=0.989;Bias=-1.01 cm,r Bias=-3.78%;RMSE=1.51 cm,r RMSE=5.68%)更加接近于实测参考值,精度更高。(2)移动SLAM激光雷达在GNSS信号弱的林冠下可以准确的提取样地树木位置,并且有较高的调查效率。与全站仪获取的树木位置参考值相比,移动SLAM点云数据提取树木位置的Bias和RMSE分别为0.21 m和0.23 m;与野外实际调查工作效率对比,移动SLAM激光雷达进行单木参数因子获取的效率更高,约为野外实际调查的17倍。结果表明移动SLAM激光雷达可以较为准确的绘制出森林树木位置分布图,在一定程度上解决林冠下GNSS信号弱时树木定位问题,能够满足森林资源调查的实际需要,有在森林资源调查中进一步应用的潜能。(3)基于地基LiDAR获取高密度的森林点云数据,采用最小二乘圆拟合算法从不同厚度点云数据提取DBH,从归一化点云数据中提取树高。地基LiDAR点云数据提取DBH和树高的RMSE和r RMSE分别为1.15 cm和1.30 m,6.08%和9.67%,均满足我国森林资源清查的精度要求。树皮粗糙度对点云数据提取DBH有一定的影响,随着树皮粗糙度的增加,DBH提取精度呈现略微降低趋势,但其差异并不是特别显著。此外,采用最小二乘圆拟合算法提取1 cm、2 cm、5 cm、10 cm和20 cm厚度点云数据DBH的RMSE分别为1.14 cm、1.14 cm、1.13 cm、1.13 cm和1.13 cm,表明一定厚度范围内,不同厚度点云提取DBH的精度并没有显著的差异。研究还发现,与实测参考值相比,地基LiDAR数据提取的DBH和树高总体上均偏小,但提取精度并没有随着DBH和树高值的增大而增加。(4)基于十个树种的100株树优化了QSM算法,然后利用优化的QSM算法直接从单木点云数据中重建三维结构模型,计算模型体积,并结合特定树种的基本木材密度值估算了单木AGB。结果表明,从地基LiDAR数据中估算的树木AGB与模型参考值具有较好的一致性(RMSE=17.40 kg,r RMSE=13.63%,CCC=0.97),十个树种中旱柳和毛白杨的AGB估算精度最高(旱柳:RMSE=16.23 kg,r RMSE=7.74%,CCC=0.99;毛白杨:RMSE=11.62 kg,r RMSE=6.52%,CCC=0.96),油松的AGB估算精度最差(RMSE=24.40 kg,r RMSE=26.79%,CCC=0.59),表明该无损测量方法可以较准确的估算树木AGB。同时,本研究结果将有利于林业管理者制定相关经营管理措施以及较准确的计算森林经济和生态效益,并为使用无损测量方法估算森林AGB的相关学者提供借鉴和参考。

关键词：移动SLAM激光雷达地基激光雷达单木参数地上生物量 QSM算法

用机载LiDAR点云数据估测海南博鳌人工经济林单木参数

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农业工程学报 2021年第16期37卷 169-176页

作者：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... 详细信息

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征,分别对槟榔和橡胶2个树种进行单木参数提取,使用K-means分层聚类对不同样地的林木进行单木分割,提取样地内单木树高、冠幅、胸径、材积和地上生物量。结果表明,2个树种的单木分割正检率均在85%以上,总体平均正检率在89.98%以上;单木树高、冠幅、胸径、材积、地上生物量估测结果的决定系数均达到0.8以上,说明该点云数据对提高森林参数估测精度有积极作用,机载激光雷达技术在森林资源精细调查中有较大的应用潜力,同时也可应用于相关果树生长情况监测,为数字果园的发展提供技术支撑。

关键词：遥感模型林业机载LiDAR 单木参数聚类算法

基于TLS点云的华北落叶松人工林单木参数提取及间伐方案优化

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基于TLS点云的华北落叶松人工林单木参数提取及间伐方案优化

作者：洪李斌河北农业大学

学位级别：硕士

基于地基激光雷达(TLS,Terrestrial Laser Scanning)点云数据,能够重建林分三维场景,准确提取单木参数,模拟间伐后林分空间概况,对于森林抚育间伐技术参数的确定具有重要的指导意义。本研究以塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象... 详细信息

基于地基激光雷达(TLS,Terrestrial Laser Scanning)点云数据,能够重建林分三维场景,准确提取单木参数,模拟间伐后林分空间概况,对于森林抚育间伐技术参数的确定具有重要的指导意义。本研究以塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,获取样地的TLS点云数据、无人机高空间分辨率遥感影像及样地调查数据。在对TLS点云数据进行裁剪、重采样、去噪、地面点分类和归一化处理的基础上,提取单木位置、胸径、树高、冠幅以及冠形边界,并将提取值与实际测量值进行对比分析以检验其可靠性;对扫描样地以10%间伐强度为间隔,直至70%间伐强度,设置不同间伐方案,采用基于林木大小、林木微环境和林木竞争的单位圆分析方法确定相应采伐木;通过零元分布和一元分布的方法,分析林分空间结构参数对不同间伐方案的响应;基于林木大小因子、林木竞争因子和立地条件因子构建华北落叶松单木胸径生长模型,预测实施不同间伐方案后单木生长趋势及林分生产力的变化,综合分析不同间伐方案对林分空间结构和林分生产力的影响,实现间伐方案优化。主要研究结果如下:(1)TLS点云单木分割检测精度为94.58%,过检误差为4.26%,漏检误差为1.16%,提取单木位置的Bias和RMSE分别为0.44m和0.27m;提取胸径的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为-0.34cm、-1.68%、0.89cm 和 4.39%;提取树高的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为-0.09m、-0.43%、0.74m和3.71%;提取冠幅的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为0.24m、6.44%、0.49m和13.05%;六边形算法能够捕获冠形点云数据的确切形状,有效表达树冠轮廓的几何特征。结果表明TLS点云数据在提取单木参数的应用中具有高可靠性。(2)基于林木大小、林木微环境和林木竞争的单位圆分析方法可以全面评估单木质量,定量化表示单木在林分中的地位,客观地确定不同间伐方案的采伐木。基于样地点云数据对不同间伐方案进行模拟采伐,可视化展示不同间伐方案的结果。(3)通过林分空间结构参数的零元分布和一元分布可知,间伐方案为40%间伐强度时,林分处于随机分布状态,林分空间分布格局合理,林木个体大小差异和林分密集程度较低。(4)华北落叶松单木胸径生长模型的R、MSE、ME、MRE、RMSE和TRE分别为 0.8153、0.2491cm、0.300cm、-5.39%、0.4991cm 和 1.34%,总体精度达到预测标准,对华北落叶松胸径具有良好的预测效果。通过林分断面积和林分蓄积的5年增长量可以看出,间伐方案为30%间伐强度时,林分断面积和林分蓄积的5年增长量最高,林分生产力提高最为显著。因此综合考虑不同间伐方案后的林分空间结构和林分生产力,本研究中扫描样地最适宜的间伐强度为30%～40%,保留木密度为302株/ha～402株/ha。

关键词：地基激光雷达单木参数林分空间结构林分生产力间伐方案优化

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倾斜摄影测量技术提取南方人工林单木参数

倾斜摄影测量技术提取南方人工林单木参数

作者：尹田北京林业大学

学位级别：硕士

人工林是森林资源的重要组成部分,在保持水土、涵养水源、减缓全球气候变暖等生态和环境服务方面发挥着关键作用,树高、冠幅、冠面积和森林生物量等详细的人工林参数信息的准确估计对森林的有效管理和定量分析至关重要。传统的调查手段... 详细信息

人工林是森林资源的重要组成部分,在保持水土、涵养水源、减缓全球气候变暖等生态和环境服务方面发挥着关键作用,树高、冠幅、冠面积和森林生物量等详细的人工林参数信息的准确估计对森林的有效管理和定量分析至关重要。传统的调查手段周期长、效率低不能满足大面积森林精细调查的需要。无人机倾斜摄影搭载多镜头倾斜相机从一个垂直、多个倾斜等不同的角度快速、高效地获取高分辨率倾斜像片,可以真实反映森林的三维结构信息,克服传统调查方法的缺点,成为三维实景建模与信息提取的新型技术手段。为探究基于无人机倾斜摄影测量技术进行人工林单木参数提取及生物量估测的可行性及应用性,本研究以广西南宁市高峰林场为研究区,以桉树、红椎和杉木三种典型的南方人工林树种为研究对象,布设25 m×25 m单木样地共25块同时实施地面调查,并设计无人机航飞路线进行倾斜摄影像片数据采集。对采集的倾斜像片应用Sf M-SGM(Structure from Motion-Semi-Global Matching)算法进行森林场景的三维重建并生成彩色三维密集点云、数字表面模型(Digital surface model,DSM)、正射影像(Digital orthophoto model,DOM)、数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)以及冠层高度模型(Canopy height model,CHM);基于归一化三维点云,采用基于固定带宽的均值漂移分割算法、基于自适应带宽的均值漂移分割算法以及种子点区域生长算法进行单木分割并进行树高、冠幅及冠面积等单木参数的提取;针对数据处理速度慢、效率低的现象,进行点云密度适用性分析并确定不同林分中获取最优单木参数提取精度的最适点云密度;基于1个提取树高、43个点云高度变量、10个点云密度变量以及7个可见光植被指数和5个强度变量共66个参量,利用多元线性回归和随机森林进行参数和非参数的生物量模型构建,确定不同林分下生物量最优模型并进行精度验证。结果如下:(1)基于归一化三维点云的自适应均值漂移分割方法在桉树、红椎及杉木单木分割中均取得了最优精度,相比较传统的基于固定带宽的均值漂移分割算法和种子点区域增长算法,提高了单木位置探测和单木参数提取的能力,显著减少了树冠分割过程中的过分割和欠分割现象。在桉树、红椎和杉木林中平均单木位置探测精度F1-score可达0.87,对比传统的均值漂移分割和种子点区域生长算法,分别提升了0.08和0.14;过分割和欠分割现象分别对比传统的均值漂移减少了6%和5%,对比种子点区域生长算法减少了7%和9%;平均树高、冠幅和冠面积的提取精度分别为94%、88%和85%,对比传统的均值漂移分割算法分别提升3%、2%和12%,对于种子点区域生长算法分别提升5%、8%和15%。(2)点云密度适用性分析结果表明:不同林分下,点云密度与单木分割精度呈正比关系,点云密度越高对应的单木分割及参数提取精度越高,因此在进行小区域范围内精细调查,对各个参数精度要求较高时,建议使用原始密集点云作为输入数据;在进行大区域范围内粗略调查,对参数精度要求不高,但注重运算效率时,建议使用抽稀到75%密度的点云。该密度点云在桉树、红椎和杉木林中平均单木位置探测精度F1-score可达0.83,平均树高、冠幅和冠面积的提取精度分别为93%、85%和83%,对比点云密度为100%时,单木位置探测精度F1-score仅降低0.04,平均树高、冠幅和冠面积的提取精度分别降低了1%、3%和2%,满足大部分单木参数粗略调查的需求。(3)采用单木分割后三维点云的43个高度变量、10个密度变量,基于DOM影像提取的7个植被指数、5个强度变量以及单木提取树高共66个变量,分别采用多元线性回归和随机森林模型构建测区内桉树、红椎和杉木单木生物量估测模型。结果表明倾斜摄影强度变量可以显著提高模型的精度,对于杉木针叶林单木生物量估测,随机森林模型效果最优,模型精度R为0.94,均方根误差RMSE为41.27 kg/株,验证精度为80%。对于桉树和红椎阔叶林单木生物量估测,多元线性回归模型效果最优,模型精度R分别为0.67和0.75,均方根误差RMSE分别为68.22 kg/株和61.63 kg/株,验证精度分别为83%和78%。结果表明,无人机倾斜摄影测量技术在人工林单木树高、冠幅、冠面积提取及生物量估测方面有较大的应用价值和发展潜力。本研究探索了从无人机飞行到森林参数提取的整体技术框架,对人工林精细调查和动态监测具有重要指导意义。

关键词：倾斜摄影三维重建归一化点云单木参数生物量

基于激光雷达数据的红树林单木参数提取与估测

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基于激光雷达数据的红树林单木参数提取与估测

作者：王璐璐海南大学

学位级别：硕士

红树林是一种特殊的湿地类型。它生存环境的独特性促使红树林生态系统容易受到人类活动的影响,提高了实地调查的难度等级,使得红树林调查存在一定困难。作为一种高新科技,激光雷达能够快速高效地获取林木信息,为红树林调查研究提供新的... 详细信息

红树林是一种特殊的湿地类型。它生存环境的独特性促使红树林生态系统容易受到人类活动的影响,提高了实地调查的难度等级,使得红树林调查存在一定困难。作为一种高新科技,激光雷达能够快速高效地获取林木信息,为红树林调查研究提供新的选择。为了探索激光雷达估测红树林三维信息的可行性,本研究结合野外实地测量数据,通过不同的点云分割方法,对获取的红树林Li Dar点云进行单木分割,进而对红树林结构参数的提取进行深入研究。针对东寨港红树林的主要研究结果如下:(1)点云归一化是进行单木分割和结构参数估测的关键步骤,本研究直接使用地面点获取归一化点云。对比分析后发现,相对于传统方法,基于地面点获取的归一化点云效果更好,获得的最大高程值与最大树高真值之间的区别更小。(2)研究插值方法和点云密度对生成的冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)质量的影响。利用三种插值方法构建CHM,对比分析后发现,从CHM高度平均值角度看,反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)生成CHM质量最好。利用不同密度的点云数据生成CHM,结果表明,适当地减小点云密度能够获得更高质量的CHM。插值方法和点云密度同CHM的质量之间存在一定关系。(3)使用不同的分割方法,分别采用同一地方、不同密度的点云数据进行红树林点云单木分割,并利用F-Score(F)、Precision(P)和Recall(R)三种评价指标进行评价。结果显示,研究区中,基于层堆叠种子点分割的最佳点云密度为30 points/m,检测率R为0.19至0.76,正确分割率P在0.38-0.73间变化,总体精度F的变化范围为0.26到0.73之间。基于点云分割的最佳密度为10 points/m,检测率R在0.16-0.41之间波动,正确分割率P均在0.64以上,总体精度F在0.27至0.55间。基于CHM分割的最佳点云密度为30points/m,检测率R在0.11到0.47之间,正确分割率均大于0.67,总体精度F的最小值为0.2,最大值为0.57。(4)基于最优分割组合进行红树林分割,采用分割结果中正确分割的单木参数,与样地数据相结合,探究Li Dar点云获取的红树林信息与野外测量数据二者之间的关系。结果表明,从Li Dar数据中获取的结构参数同实测值之间具有一定的相关性,其中树高的相关性较高,达到0.35;冠幅的相关性较低,分树种的冠幅相关性较高,红海榄的相关系数高达0.95。同时,估测树高和估测冠幅与实际胸径之间线性相关较弱。综上所述,利用激光雷达获取红树林单木结构参数是可行的。本研究探索了不同点云密度、不同分割方法对激光雷达提取红树林的单木参数影响,提供了一个高效的技术方案,为激光雷达在红树林调查中的应用提供实践依据。

关键词：激光雷达红树林点云密度单木分割单木参数