检索结果-南通市图书馆

作者：颜婉倩南京信息工程大学

学位级别：硕士

森林在陆地生态系统中起着关键作用,而单株树木的分割以及单木结构参数和森林特征参数的估算是许多森林研究工作的基础。具有高空间分辨率的uav lidar(Unmanned aerial vehicles using light detection and ranging)探测技术能穿透森林... 详细信息

森林在陆地生态系统中起着关键作用,而单株树木的分割以及单木结构参数和森林特征参数的估算是许多森林研究工作的基础。具有高空间分辨率的uav lidar(Unmanned aerial vehicles using light detection and ranging)探测技术能穿透森林冠层、绘制森林三维结构和林下地形信息,因此在森林应用中有着巨大的潜力。从lidar数据中分割单木点云,并估算森林特征参数已成为林业研究热点之一。本文基于uav lidar数据提出了两种直接基于点云的单木分割方法并进行森林参数反演,以江苏省盐城市东台国营林场为研究区,并选取包含水杉、杨树树种的七个30m方形样地进行验证,具体内容如下:(1)基于下采样的mean shift–NCut单木分割法:对高度归一化后的非地面点云,采用mean shift算法进行粗分割,再用迭代的NCut算法精分割。结果表明,该方法的分割精度DET达到0.90,漏分比例OM为0.10,过分比例COM为0.11。(2)自适应核带宽的mean shift分割法:根据相应的树冠直径确定最佳核带宽的值,然后采用mean shift分割出单木点云,再对剩余点云迭代运算,直到所有点云分割完成。结果表明,该方法的分割精度DET达到0.87,漏分比例OM为0.13,过分比例COM为0.09。(3)本文将这两种方法与分水岭分割法和固定核带宽的mean shift法进行了对比,结果表明,两种方法均适用于高密度的uav lidar数据,为基于uav lidar数据的单木分割提供了有效的解决方案。基于下采样的mean shift–NCut单木分割精度最高,但是由于算法多次迭代,耗费时间最长,自适应核带宽的mean shift分割精度略低于mean shift–NCut分割,但大大提高了计算效率。(4)基于下采样的mean shift–NCut分割法得到的单木点云,本文分不同树种以及混合后的树种提取了单木点云高度分位数、密度分位数和冠幅变量,最后通过逐步回归分析法建立与森林特征参数的预测模型。研究表明,基于uav lidar单木点云进行森林特征参数反演具有一定可行性。

关键词： uav lidar 单木分割 mean shift NCut 自适应核带宽森林特征参数

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Estimating the Forest Above-ground Biomass Based on Extracted lidar Metrics and Predicted Diameter at Breast Height

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Journal of Geodesy and Geoinformation Science 2021年第3期4卷 13-24页

作者： Petar DONEV Hong WANG Shuhong QIN Pengyu MENG Jinbo LU School of Hydrology and Water Resources Hohai UniversityNanjing 210098China School of Earth Sciences and Engi-neering Hohai UniversityNanjing 210098China

Reliable and prompt information on forest above-ground biomass(AGB)and tree diameter at breast height(DBH)are crucial for sustainable forest *** sensing technology,especially the Light Detection and Ranging(lidar)technology,has been proven to estimate important tree variables *** study proposes predicting DBH and AGB from tree height and other lidar data extracted *** the suggested DBH prediction,we developed a nonlinear estimation equation using the total tree *** for the AGB prediction approach,we used regression methods such as multiple linear regression(MLR),random forest(RF)and support vector machine for regression(SVR).We conducted the study for the Gudao forest area dominated by Robinia Pseudoacacia trees,located in the Yellow River Delta(YRD),*** our developed approaches,we used Unmanned Aerial Vehicle(uav)and Backpack lidar point cloud datasets obtained in June 2017,and three field data measurements gathered in June 2017 and 2019 and October 2019,all from the same study *** results demonstrate that:①The lidar data individual tree segmentation(ITS)from which we extracted individual tree information like tree location and tree height,was carried out with an overall accuracy F=0.91;②We used the ITS height data from the field stand in 2019 as a fit and developed a nonlinear DBH estimation equation with Root Mean Square Error(RMSE)=3.61 cm,later validated by the 2017 dataset;③Forest AGB at stand level was estimated with the MLR,RF and also SVR regression methods,and results show that the SVR method gave higher accuracy with R2=0.82 compared to the R2=0.72 of RF and the R2=0.70 of the *** AGB at plot level using the 2017 lidar data was used to validate both models’*** the uav lidar data and the Backpack lidar significantly improved the overall *** uav lidar ability to provide high accuracy tree height abstraction,the DBH of the regression equation and other extracted lidar metrics sh

关键词： forest AGB DBH estimation uav lidar Backpack lidar

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lidar点云的处理方法优化及其在矿区沉陷监测中的应用

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煤炭技术 2021年第10期40卷 116-119页

作者：苗彦平李继业陈小绳陈秋计侯恩科路波陕煤集团神木红柳林矿业有限公司陕西神木719316 西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054 西安科技大学地质与环境学院西安710054

矿产资源地下开采会引起地面下沉,不仅破坏地表形态,还会影响植被生长,导致生态环境恶化。因此,快速、及时、准确地获取矿区沉陷信息,是煤矿安全生产和矿区环境综合治理的重要依据。利用无人机lidar获取沉陷区不同地貌类型区的点云数据... 详细信息

矿产资源地下开采会引起地面下沉,不仅破坏地表形态,还会影响植被生长,导致生态环境恶化。因此,快速、及时、准确地获取矿区沉陷信息,是煤矿安全生产和矿区环境综合治理的重要依据。利用无人机lidar获取沉陷区不同地貌类型区的点云数据,采用渐进加密三角网法进行点云滤波。经过调试,找出了适合相应地貌类型的滤波参数。对获得的地面点采用3种常用插值方法生成DEM,结合地面检测点进行精度对比,分析产生误差的原因,最终选择较高精度的插值方法分析矿区开采沉陷。

关键词： uav lidar 插值方法沉陷DEM 精度评估

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