基于三维激光扫描成像系统的树冠生物量研究

林业中对树冠进行准确量测一直都难以实现,对树冠体积、表面积的估测也多是将树冠近似为规则几何体,所得到的数据偏差较大,使与树冠相关的一些研究受到限制.该文将三维激光扫描成像系统运用于立木测量,建立立木三维模型,通过对模型进行量测获取包括树冠体积、表面积等各种测树因子.以此为基础,运用非线性回归方法建立树冠体积、表面积回归方程,相关系数都在0.95左右.利用树冠体积、表面积回归模型,可以用传统林业调查数据推算树冠的体积表面积,可以使与树冠相关的估测、研究得到较好的结果.同时该文将树冠因子引入生物量模型,建立包含树冠体积、表面积的生物量模型,获得了较传统CAR模型更好的效果,可作为生物量估测的基本模型.     

三维激光扫描系统测树原理及精度分析

该文介绍了三维激光扫描系统的测量原理、测树过程和测树因子的获取方法.在甘肃省小陇山林业局党川林场,通过对立木扫描数据和伐倒木实测数据进行比较研究,结果表明用激光扫描系统进行测树能够获得较高的精度,做到精准监测,满足林业上测树的要求;同时,利用样木三维模型,可以方便地获取传统方法难以获取的测树因子,从而大大拓展了它在林业中的应用.     

一种基于三维激光扫描系统测量树冠体积方法的研究——以油松为例

树冠体积在林业及其他领域得到越来越广泛的应用.该文介绍了三维激光扫描系统的组成、工作原理及工作流程;探讨了应用三维激光扫描系统,通过扫描获取单株树木的三维空间点阵数据,将树冠近似为多个圆台体,求它们的体积之和来计算树冠体积的方法.并在甘肃省小陇山林业局党川林场以油松为例进行了实验,而后对实测数据进行了精度分析,取得了较为满意的结果.研究表明,利用三维激光扫描系统测量树冠体积具有较强的实践意义和应用价值.     

数字近景摄影测量辅助三维激光扫描用于森林固定样地测树原理探讨

近景摄影测量和近年来发展起来的三维激光扫描技术已广泛用于树木三维数据的获取,通过近景摄影测量技术和三维激光扫描方法获得的数据各有优缺点,但它们优势互补构成获取立木数据强大的工具。三维激光扫描有快速获取数据的优点,缺点是容易留下没扫描的空白区域（扫描漏洞）;摄影测量能根据人们的主观愿望布置测量控制网,很灵活地采集数据点,能够补充扫描漏洞没有数据点的缺陷,缺点是因布置测量控制网,要增加劳动强度,再者在影象上灰度变化不明显的部位无法获得同名像点,在一定程度上制约着三维建模的精度。试图探讨利用近景摄影测量辅助三维激光扫描的数据采集技术来恢复单木空间实体,计算胸径、任一处的直径、树高、树冠体积等测树指标,最后得出材积方程,服务于森林资源的精准监测。     

三维激光扫描系统在建立单株立木材积模型中的研究

本文提出了一种利用三维激光扫描系统测量立木材积并建立材积回归模型的方法.该方法是在北京鹫峰森林公园林场,利用三维扫描系统在样地内对油松、龙爪槐、银杏三种树种,共180株标准木进行立木三维扫描,可以获取精确的立木的胸径、树高、冠幅等基本测树因子,并根据点云数据构建树木模型,实现树干的三维表面重建,得到精确单木材积.然后由这些精确的单木材积数据回归建立一元立木材积模型、二元立木材积模型.通过内、外符合精度检验之后,最终所得模型所描绘的曲线与三维激光扫描所得构建的材积曲线基本上是一致,说明这种方法能够用于回归建立立木材积模型及材积表.这种方法工作效率高、不破坏树木,能够用于推广回归建立立木材积模型及材积表,对于建立新型材积模型有普遍意义.     

基于三维激光扫描技术的单木参数提取精度研究

利用地面三维激光扫描仪提取单木参数已经成为林业测量领域的研究热点,具有广泛的应用前景。研究旨在探讨地面三维激光扫描系统与传统测树方法得到的单木参数值之间的精度差异。以黑龙江省帽儿山实验林场中的枫桦、落叶松、垂柳、油松、核桃楸和山杨6个树种共20株单木为研究对象,利用激光扫描仪对有代表性的单木进行扫描并利用扫描软件提取相应参数,将其与传统测树方法得到的数值进行对比分析;同时,根据实际测量和点云数据提取的单木参数,使用了4种不同的立木材积计算方法,如立木材积表、望高法(Pressler Method)、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法计算样本木的立木材积。结果表明,与传统测量相比,由点云数据的提取的树高,胸径,和胸高断面积的平均相对误差分别为1.90%、2.02%和1.28%。通过上述方法计算样本木的立木材积的平均值分别为0.466 9、0.409 2、0.469 8、0.464 6m3。与立木材积表的方法相比,望高法、中央断面积区分求积法和Delaunay三角剖分算法相对于立木材积表的相对误差分别为12.36%、0.62%和0.49%。利用三维激光扫描系统测树能够满足精准林业精度测量的要求,同时Delaunay三角剖分算法在计算立木材积具有更高的精度。然而,这种方法在计算严重弯曲树干的立木体积时具有一定的限制性。     

三维激光扫描系统在立木材积测定中的应用

该文提出了一种测定疏林立木材积的新方法,即利用三维激光扫描系统测量立木材积并建立材积表.采用该方法在标准地内按径阶对立木进行三维扫描,可以获取基本测树因子(包括立木的胸径、树高、冠幅)和三维立木模型,由Cyclone扫描软件可以计算立木材积.由扫描获取的立木胸径和树高能够回归建立二元立木材积方程.为检验扫描获取的基本测树因子的精度以及材积方程的适用程度,将扫描后的立木伐倒,并采用区分求积法实测材积.对比扫描数据和实测数据,扫描获取的基本测树因子和扫描材积均满足精度要求,说明这种新方法能够用于森林资源调查和建立立木材积表.     

三维激光扫描系统在林业中的应用研究

该文介绍了三维激光扫描系统的组成、工作原理及仪器的性能指标、特点和操作方法.通过甘肃省小陇山林区实验,首次将三维激光扫描系统引入林业调查.通过三维激光扫描仪获取单株立木空间点云数据,利用软件建立了立木三维模型.从三维模型上可直接量测立木树高、胸径、冠幅和计算立木材积,利用获取的材积可进一步建立立木材积方程和编制立木材积表.通过与伐倒木实测数据对比,采用该系统获取的测树因子和立木材积均满足林业调查的精度要求.研究表明,采用三维激光扫描系统可实现对疏林单株立木的无损伤、高效、精准监测,可在森林资源调查中应用.     

基于电子经纬仪及PDA自动量测的电子角规测树原理、功能及精度研究

针对常规角规测树较为粗放的现状,为了满足精准林业的需要,实现单木和林分精准测量,该文以电子经纬仪和掌上电脑为硬件,经PDA编程开发,形成电子角规测树系统,充分发挥了电子经纬仪精密的测角功能和PDA强大的数据处理和存贮功能.利用电子角规可获得树木树干的胸径、树高、任意处直径和材积,树冠部分的表面积和体积,林分的胸高断面积、林分平均高、平均株数、蓄积量和生长量等数据.经过分析,电子角规测树精度为1/7 000,而比特利希角规测树精度总误差达1/32,电子角规的测树精度比普通角规高出200倍以上,其速度也较快.     

树木枝干Delaunay三角网格构建技术

基于点云的树木建模技术是获取树木三维模型的一种重要方法。以三维激光扫描得到的树木枝干点云数据为数据源,将树木枝干点云数据分割成不同的部分,沿树高方向分层。利用凸包算法提取树木不同高度的点云等值线,在相邻等值线间使用三角网生长算法构建Delaunay三角网。合并树木不同部分的Delaunay三角网格,构建出树木枝干的Delaunay三角网模型。通过实例验证,运用此方法提取的树木枝干等值线模型符合一般等值线模型的特点,相邻2条等值线间不会产生边缘交叉问题;构建的树木枝干Delaunay三角网模型比使用普通软件建立的模型数据量大幅减小,而且模型效果更好。使用射线碰撞检测技术提取模型参数,与实际测量值对比误差在5%以内,满足林业测树要求。     

林分参数提取及与大气颗粒物分布关系

选取北京市奥林匹克森林公园紧邻五环道路的人工林作为实验样地,利用三维激光扫描系统获取林分的点云数据,分别通过体元模拟法和鱼眼图像的方法精确提取样地内树木的树冠体积和叶面积指数.采集获取样地的大气颗粒物浓度数据以及气象因子等数据,从林分空间结构参数的角度来分析林分空间结构对大气颗粒物的滞留能力.结果表明,对于大粒径颗粒物(2.5~100μm),不同季节时期的林分对其浓度影响为:夏季春季冬季.树冠体积和叶面积指数随季节的变化与大气颗粒物在林分中扩散的浓度变化量存在很大相关性.当树冠体积和叶面积指数变化率大时,林分对大气颗粒物的吸滞量相应增大,反之亦成立.     

基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究

树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1）基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2）改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3）50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m²和5~10 m²各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。     

基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。     

基于SFM算法的单木结构参数提取研究

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。