检索结果-南通市图书馆

测绘与空间地理信息 2024年第5期47卷 122-125页

作者：李国金大连市规划测绘事务服务中心辽宁大连116000

基于机载LiDAR数据进行单木分割,分别讨论了基于冠层高度模型的单木提取方法(FCHM)以及基于归一化点云的单木提取算法(FNPC)。FCHM的分离单木的总正确率的均方根值为0.93,F_Score的均方根值为0.62,FNPC算法分别为0.90和0.56,FCHM算法的... 详细信息

基于机载LiDAR数据进行单木分割,分别讨论了基于冠层高度模型的单木提取方法(FCHM)以及基于归一化点云的单木提取算法(FNPC)。FCHM的分离单木的总正确率的均方根值为0.93,F_Score的均方根值为0.62,FNPC算法分别为0.90和0.56,FCHM算法的精度优于FNPC算法。通过从不同的林相、林型、林分密度的分析得出,在林分密度小于400棵/hm^(2)的单层针叶林中提取效果最好。

关键词：单木分割 LiDAR点云冠层高度模型归一化点云 NEWFOR公开数据集

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基于机载LiDAR数据的崇礼冬奥核心区树冠覆盖率估算

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林业科学 2022年第10期58卷 24-34页

作者：谢栋博雷雅凯张宇超刘清旺符利勇陈巧中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 河南农业大学风景园林与艺术学院郑州450002 国家林业和草原局林草调查规划院北京100714 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】对比分析基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法估算冬奥核心区森林树冠覆盖率的优劣性,探讨样地树冠覆盖率、激光点云密度和冠层高度模型(CHM)栅格分辨率对估算精度的影响,探索最优树冠覆盖率估算... 详细信息

【目的】对比分析基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法估算冬奥核心区森林树冠覆盖率的优劣性,探讨样地树冠覆盖率、激光点云密度和冠层高度模型(CHM)栅格分辨率对估算精度的影响,探索最优树冠覆盖率估算方法,为准确掌握冬奥核心区树冠覆盖率信息提供技术支持,促进森林可持续性经营管理。【方法】利用冬奥核心区67块样地机载激光雷达数据和单木检尺数据,采用线性回归拟合树冠覆盖率实测值和估算值,以决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)为评价指标,比较基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法的树冠覆盖率估算精度,分析样地树冠覆盖率、激光点云密度与树冠覆盖率估算误差的关联性,以及冠层高度模型栅格分辨率对树冠覆盖率估算方法稳定性的影响。【结果】1)基于归一化点云分类信息算法的树冠覆盖率估算精度最高(R^(2)=0.790 1,RMSE=0.124 3),估算误差最低,平均高估1.17%,其次为基于冠层高度模型算法(R^(2)=0.763 8,RMSE=0.134 9),基于归一化点云首次回波算法的树冠覆盖率估算精度最低(R^(2)=0.758 2,RMSE=0.149 1);2)树冠覆盖率与估算误差间无明显相关性,3种算法在树冠覆盖率小于0.4的样地中普遍出现低估现象,在树冠覆盖率0.4~0.8的样地中高估与低估现象相近,在树冠覆盖率大于0.8的样地中普遍出现高估现象;激光点云密度与估算误差间也无相关性,激光点云密度增大并未提高树冠覆盖率估算精度;3)基于冠层高度模型算法稳定性最高,10种栅格分辨率估算的树冠覆盖率无明显差异,R^(2)介于0.755 1~0.762 2之间,RMSE介于0.150 7~0.153 9之间;适用于冬奥核心区树冠覆盖率估算的最佳冠层高度模型栅格分辨率为0.8 m×0.8 m。【结论】通过对冬奥核心区67块样地进行树冠覆盖率估算,体现出基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法的适宜性,基于归一化点云分类信息算法的树冠覆盖率估算精度最高;结合样地树冠覆盖率、激光点云密度和冠层高度模型栅格分辨率综合分析3种算法的优劣性,可为大范围森林树冠覆盖率调查提供技术支持。

关键词：激光雷达树冠覆盖率冬奥归一化点云首次回波冠层高度模型

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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

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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

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