近景摄影测树仪的研究与开发

立木树高、胸径、任意处直径及高度是单木测量的重要因子,传统的测量方法需要多种测树工具分别进行测量,为了实现这些因子的快速非接触测量,笔者基于近景测量原理,设计了一种高速数字化、便携的近景摄影测树仪。该设备以激光尺、倾角传感器、摄像头和核心板卡等主要硬件为基础,以CCD传感器为采集信息手段。利用近景摄影技术,通过数字信号处理器及其应用系统进行图像处理,提取并存储立木的树高、胸径和任意处直径及高度等信息,实现了单次摄影测量多个测树因子的功能。试验结果表明,任意处直径测量与测树钢围尺的相对误差范围为10.193%17.977%;高度测量与卷尺的相对误差范围为8.763%11.721%。树高测量与MPTS-2的相对误差为11.52%,胸径测量与测树钢围尺的相对误差为15.19%。     

坡位对杉木纯林生长的影响

通过对不同坡位7年生杉木纯林生长的调查与研究,结果显示:坡位对杉木纯林各生长指标均有显著影响;林分的平均胸径、树高、冠幅、枝下高、平均单株材积、单位面积木材蓄积量等生长指标一致表现为下坡位>中坡位>上坡位。坡位间以胸径和树高差异最为显著,下坡位林分平均胸径达到10.59 cm,高出中坡位的11.6%,高出上坡位的20.0%;下坡位林分平均树高为7.25 m,高出中坡位的16.7%,高出上坡位的25.4%。下坡位林分的单位面积木材蓄积量要远远高于中坡位和上坡位的,下坡位林分的单位面积木材蓄积量分别高出上坡位的75.1%,中坡位的44.8%。     

基于数字图像处理技术的测树仪立木胸径测量算法研究

针对现有森林资源调查中立木胸径测量存在的劳动强度大、人力成本高、劳动效率低等缺陷,以自主研制的搭载CMOS、激光测距传感器、倾角传感器的手持式测树仪的算法需求为研究基础,建立了利用图像处理技术和机器视觉技术进行立木胸径解算的算法体系,并对其进行精度验证。结果表明,利用文中所述算法,手持式测树仪对20 cm以下胸径测量的最大绝对误差为±0.3 cm,相对平均误差为1.34%,完全满足我国森林资源清查对于胸径小于20 cm树木的胸径测量误差要求;对20 cm以上胸径测量的绝对误差与相对误差的平均值分别为0.4 cm和1.08%,满足我国森林资源清查胸径测量精度要求的结果有83株,占总测量数的76.15%。     

基于智能手机图像分析的树木胸径测量研究

树木信息的采集是森林资源调查的基础,通过安卓智能手机图像处理的研究,为单株树木胸径信息的采集提供简单、高效的测量方式,在野外环境复杂或者没有仪器的时候,也可以进行较为准确的树木胸径估测。利用安卓智能手机上的图像处理技术,结合近景摄影测量原理,该文提出了2种测定单株树木胸径的方法:第1种是基于近景摄影测量技术的测量方法。此方法通过手机摄像头摄像时传感器获取的手机倾斜角度和变化测量位置后测得的高度差,利用三角函数计算得到立木胸径;第2种是基于图像立木边缘提取的测量方法。此法利用边缘检测算子得到树木的轮廓,再根据比例因子,结合用户输入的参数和应用程序获取的手机相关参数计算立木胸径。最后开发了相应的智能手机App(Application,应用软件)。结果显示,基于近景摄影测量技术的测量方法,其绝对误差的绝对值在8 cm以内,平均相对误差为6%;基于图像立木边缘提取的测量方法,其绝对误差绝对值在5 cm以内,软件测量胸径与卷尺间接测量的直径值之间平均误差为11.08%。这说明,2种方法软件测量结果精度较高,适合野外操作;相比较而言,第2种方法测量结果更加稳定,更加具有实用性。     

Android智能手机树高测量APP开发与试验

Android手机系统凭借其开放性、灵活性等强大的优势成为手机系统应用开发的必要选择。文章探讨了基于Android手机传感器的林木单株树高测量程序的技术要点及实践过程,并通过实验将测定结果与传统布鲁莱斯(Blume-Leiss)测高器进行了对比分析,结果发现安卓手机测树APP测量林木单株树高方法的平均误差为3.19;布鲁莱斯(Blume-Leiss)测高器法测量林木单株树高的平均误差值为3.70。安卓手机测树高APP方法的平均误差值精度比后者提高了62%。     

三段式立木胸径测量方法及装置设计与试验

【目的】针对现阶段我国森林资源清查立木胸径测量中围尺适用性差、操作复杂、效率低和卡尺携带性差、量程短等问题,设计一款高效、准确、便携、适用于大胸径树木测量,集成自动读数、记录和上传功能的立木胸径测量装置,以解决林业勘测人员的实际工作需求。【方法】基于三段式切臂和双角度传感器提出一种立木胸径测量方法,设计测量装置,并通过试验评估装置的有效性。【结果】1)通过15个圆柱体200次测量,平均绝对误差(MAE)为0.19 cm(0.79%),均方根误差(RMSE)为0.25 cm(0.94%); 2)通过不同径阶218株立木测量,MAE为0.22 cm(0.89%)、RMSE为0.42 cm (1.23%); 3)在83株立木小样地进行效率试验,平均每株立木测量耗时8.67 s。【结论】基于三段式切臂和双角度传感器方法研制的立木胸径测量装置,具有机电结构简单、可折叠、携带方便、操作简便、作业效率高等优点,同时适用于大胸径树木测量,可实现立木胸径数据测量、上传和入库的一体化,满足森林资源清查精度要求。     

高精度DEM支持下的多时期航片杉木人工林树高生长监测

【目的】集成多时期航片数据和由机载激光雷达数据获取的密集林区数字高程模型,估测多时期杉木人工林冠层高度,并对其生长情况进行定量监测,为多时期航片监测森林生长趋势和评价林地生产力提供可能。【方法】首先基于分类后的激光雷达点云数据获得林下高精度数字高程模型和森林数字表面模型,利用航片数据构建立体像对,通过自动立体匹配算法生成森林冠层的摄影测量数字表面模型,然后借助数字高程模型将2种数字表面模型进行高度归一化,提取研究区多时期森林冠层高度。利用1996、2004年历史航片和2014年数字航片以及激光雷达数据,构建18年内皖南杉木人工林3期森林冠层高度,并对其精度进行分析。【结果】1)由2014年数字航片和激光雷达数据获取的森林冠层高度的R^2为0. 52,RMSE为1. 79 m; 2)由2014年数字航片处理得到的森林冠层高度与对应样地实测上层木的平均高验证精度较高,平均绝对误差1. 59 m,平均相对误差15%,最大绝对误差3. 45 m,最大相对误差30. 80%,测量精度85. 00%; 3)由1996、2004、2014年航片得到3期杉木人工林冠层高度,其增长趋势与树高生长曲线预测趋势一致。【结论】在多山复杂地形条件下,利用航片可准确定量反映山脊向阳面的森林冠层高度变化,但对于山谷阴影处,则会出现冠层高度被低估情况,利用多期航片结合高精度DEM数据可定量反映上层木的冠层高度变化。     

坡位对芳樟矮林生物量空间分配和精油产量的影响

【目的】为了揭示不同坡位对芳樟生长指标、生物量积累与分配和精油特性的影响,【方法】本研究设置了上坡、中坡和下坡三个处理,来研究芳樟矮林的坡位效应。【结果】1)芳樟矮林各项生长指标在不同坡位间总体表现为下坡中坡上坡。不同坡位间的株高差异均显著;下坡和中坡的基径显著大于上坡,下坡和中坡之间基径差异不显著;与上坡相比,中坡和下坡的叶面积分别增加了74.09%和99.87%。2)芳樟矮林生物量在不同坡位总体表现为下坡中坡上坡,其中叶片、侧枝和单株总生物量差异显著,均表现为下坡显著高于上坡,下坡和中坡及中坡和上坡之间差异不显著;主干生物量在不同坡位间差异不显著。植株生物量的空间分配在不同坡位上均表现为叶片侧枝主干,但不同坡位间各器官生物量所占比例的差异均未达到显著水平。3)芳樟不同器官中精油含量在不同坡位上均表现为叶片侧枝主干,其中叶片和主干精油含量均表现为下坡显著大于中坡和上坡,下坡和上坡的侧枝精油含量显著高于中坡。精油产量在不同坡位总体表现为下坡中坡上坡,且在不同器官中的分配比例表现为叶片侧枝主干,但不同坡位间各器官的分配比例差异不显著。【结论】下坡位有利于芳樟矮林的生长、生物量积累和精油产量形成,提高叶片中生物量的分配比例是高产的关键。     

基于单目视觉的立木高度测量方法研究

针对传统立木高度测量方法中存在的测量效率低、设备不易携带等缺点,以摄影测量学、单目视觉测量、图像处理等技术为基础,提出一种基于单目视觉的立木高度测量方法。该方法利用Graph Cut算法对立木图像进行分割,实现图像中立木轮廓的自动获取;通过对相机模型内各个参数进行标定,再结合相机成像原理的几何相似模型,根据相机成像的逆推模型进行求解来获取相机与立木底端间的深度信息,再利用高精度陀螺仪获取相机俯视角,通过深度信息和角度信息实现非接触条件下的树高测量。且该方法无须知道相机的运动信息,仅通过拍摄单张立木图像便可测量立木到相机的距离,并实现立木高度测量。本研究使用型号为MI 2S的小米手机(内置高精度陀螺仪)作为实验设备,验证在任意范围内树高测量模型的精度。结果表明:该方法的树高测量精度可达95.78%,最高相对误差为4.22%,具有较高的精确性和有效性,能够满足国家森林资源连二类调查中树高测量精度的要求。     

坡位对15年生杉木人工纯林生长的影响

通过对15 a生杉木人工纯林在不同坡位上的生长表现进行研究,结果表明:坡位对15 a生杉木人工纯林树高生长、胸径生长、冠幅生长均有显著影响;人工林林分的平均胸径、平均树高、平均冠幅等生长指标一致表现为下坡位>中坡位>上坡位。坡位间平均胸径生长和平均树高生长均表现为:上坡位与中坡位无显著差异,上坡位与下坡位差异极显著(p<0.01),中坡位与下坡位差异极显著(p<0.01);坡位间冠幅生长差异均为极显著(p<0.01)。     

基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型研究

【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。     

基于无人机影像的森林生物量估测与制图

【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。     

基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。     

基于Landsat长时间序列的森林扰动参数提取与树高估算

【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。     

基于双目立体视觉SLAM的林下实时定位

【目的】在林下环境中受到树木冠层的遮挡,易造成全球导航卫星系统卫星信号失锁,不能满足林下实时定位的需求。本研究引入双目立体视觉SLAM技术,在移动过程中根据周围环境中路标点的位置变化实时确定传感器的空间位置和姿态,以期在林下环境中达到实时定位的目的。【方法】实验过程中使用双目相机按照10 Hz的采集频率对3块边长为40 m的方形样地连续拍摄,按照ORB特征提取方法从图像中选择具有代表性的路标点,然后依据双目相机成像模型恢复路标点的空间位置,并由路标点的位置变化实时推算相机空间位置和姿态。最后使用光束平差法优化相机位姿和路标点坐标,进一步提高算法的定位精度。通过对比全站仪的测量结果,计算出采集路线中控制点坐标的均方根误差,验证双目立体视觉SLAM算法在林下环境中的定位精度。【结果】实验从控制点坐标定位精度和算法实时性角度对双目立体视觉SLAM算法的定位结果进行定量分析。结果显示由双目立体视觉SLAM算法计算出的相机运行轨迹和全站仪的测量轨迹基本一致,控制点坐标沿X轴、Y轴与Z轴方向的均方根误差(RMSE)分别为0.81、0.65、0.58 m;每帧图像处理时间集中分布在0.06~0.08 s之间,处理速度高于其采集频率。【结论】提出的双目立体视觉SLAM算法,在移动过程中实时确定出相机传感器的空间位置和姿态,解决了林下无法实时定位的难题,为基于移动采集方式的森林样地调查工作奠定了基础。     

基于三维激光扫描的单木胸径和树高提取

为了提高林分尺度下单木参数的识别精度,研究了基于三维激光扫描的单木胸径和树高的辨识方法。在东北林业大学实验林场,采用Trimble S60三维激光扫描仪,对104株蒙古栎进行多测站扫描,获得样本树的点云数据。在对点云数据进行配准、去噪、地形数据提取、切片栅格化等一系列处理基础上,基于霍夫变换和连续生长法分别构建了胸径和树高的提取方法,对林分尺度下单木定位识别、胸径和树高提取精度进行了对比分析。研究结果表明:所构建方法单木定位识别精度均值为87.50%,胸径和树高提取的均方根误差分别为2.88 cm、2.61 m。     

抚育间伐对栓皮栎人工林直径和树高分布的影响

【目的】以河南登封林场栓皮栎人工林为研究对象,研究抚育间伐对林分不同生长阶段林木株数、林木直径分布和树高分布的影响,为制定科学合理的抚育经营措施奠定理论和技术基础。【方法】在株数强度为31.55%的间伐林分和条件基本一致的未间伐林分内,分别设置1个1 hm2样地,间伐作业2 a后获取每木检尺数据,分别利用Normal分布、Gamma分布、Lognormal分布、Weibull分布、Logistic分布函数对间伐样地和对照样地栓皮栎人工林林木个体直径分布、树高分布进行拟合,并应用Kolmogorov-Smirnov(KS)拟合优度检验,选择拟合效果最好的分布模型。【结果】1)间伐和对照样地幼树、小树和大树林木株数比例分别是9:642:582和229:978:585。相比对照样地,间伐样地林木小树和大树生长阶段株数比重较高。2)间伐样地林木直径分布范围主要集中在8~18 cm,高于对照样地的4~16 cm。KS拟合优度检验结果表明,间伐样地林木直径分布采用Weibull分布拟合效果最好,Normal和Logistic分布次之;对照样地林木直径分布采用Weibull分布拟合效果最好,Normal和Gamma分布次之。3)间伐样地和对照样地林木树高级分别为8~16 m和4~14 m,但KS拟合优度检验结果表明,5种分布函数对间伐样地和对照样地树高分布拟合优度排序一致,说明抚育间伐对林分树高分布的影响不明显。【结论】抚育间伐调整了栓皮栎人工林林分的直径结构,林分直径分布向较大径阶方向偏移,使林分直径分布结构更趋于对称分布,但对树高分布影响不明显。     

基于混合效应的湖南马尾松次生林单木生长模型

【目的】建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断面积和材积生长模型。【结果】断面积生长最优基础模型为Logistic方程,其确定系数(R2=0.746)和预测精度(P=98.13%)最大,残差平方和(SSE=0.025)最小;材积生长最优基础模型为Richards方程,其R2为0.703,预测精度为97.20%,SSE为1.034;混合效应模型模拟结果显示,断面积和材积生长模型的随机参数均为μ1、μ2、μ3。混合效应模型的拟合效果较基础模型有显著提升,其中断面积生长模型的R2由0.746提升到0.974,平均误差Bias由0.000 26降低到0.000 01;材积生长模型的R2由0.703提升到0.984,平均误差Bias由0.001 73降低到0.000 13。两个模型的预测精度较对应的基础模型均有所提升。【结论】含样地效应的混合效应模型拟合效果和预测精度均优于基础模型,具有更高的适用性,可为该林分的可持续经营提供科学指导。     

泰森多边形与传统四株树法的天然红树林空间结构比较研究

【目的】以漳江口红树林为研究对象,利用泰森多边形和四株树法划分天然红树林林木平面空间分布结构,确定对象木的最邻近竞争木,计算林分空间结构指数,对比分析两种方法的异同,探讨泰森多边形法应用红树林林分空间结构量化的适用性。【方法】设置20 m×20 m样地,每木调查时用钢尺测量横纵坐标,在坐标纸上标记调查木的位置和编号,同时在调查表上记录树种、树高、胸径等林分因子。利用ArcGIS软件,将外业调查的坐标纸上的样木位置图矢量化形成样木点图层,将林分因子调查表导入样木属性表,并由调查木的点位置生成泰森多边形。用VBA编程来计算林分空间结构指数:混交度、大小比数、角尺度。【结果】在福建漳江口红树林国家自然保护区选择样地进行试验,对比分析基于泰森多边形法与传统的四株树法的计算结果,结果表明:1)基于泰森多边形法确定的林分空间结构单元由1株对象木和3~12株竞争木构成,平均值为6株。2)两种方法计算的混交度的相关系数为0.828,大小比数的相关系数为0.881,角尺度的相关系数为0.225。这两种方法计算的混交度和大小比数具有较高的相关性和一致性,而角尺度,两者差异较大。3)基于泰森多边形法与四株树法的不同树种的混交度和大小比数平均值非常接近,混交度最大差0.05,大小比数最大差0.02;角尺度差异较大,最大差值达0.11;泰森多边形法计算的混交度比四株树法的略大一些,而大小比数和角尺度则略小一些。【结论】无论从单株还是从整个调查林分上看,基于泰森多边形法计算的混交度和大小比数与传统四株树法的计算结果差异小,两种方法有较高的相关性和一致性,但其中泰森多边形法与四株树法相比,混交度略大,大小比数略小;而对于角尺度,两种方法的计算结果有较大的差异,并且泰森多边形法的计算结果值小于四株树法。这种差异的根源在于泰森多边形法确定的竞争木数量波动。泰森多边形法通过最邻近原则将平面空间进行划分,不重不漏,对于量化表达林木在空间上的竞争关系具有合理性和有效性,同时外业调查时不需要判断对象木的最邻近竞争木以及距离量算和角度测量,大幅减轻外业调查工作量,适用于天然红树林林分空间结构研究。