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.     

三维激光扫描成像系统在森林计测中的应用

该文介绍了三维激光扫描成像系统的组成、工作原理、仪器的性能指标及软件功能.通过在甘肃省小陇山林业局的试验,总结了三维激光扫描成像系统进行精准测树的流程、内业数据处理方法、提取各种测树因子的方法、测量立木材积以及树冠体积的方法.结果表明:使用三维激光扫描成像系统可以获取树木的立体模型,得到某些传统方法难以获得的数据,如树冠体积、表面积等,并且可以随意重复量测;通过扫描获得的树木材积可以替代传统的区分求积方法,建立材积表不再需要大量伐树;使用立木扫描模型解决了树冠测量的难题.因此,将三维激光扫描成像系统作为精准测树工具,是一种切实可行的方法.     

I-72杨树冠特性与生物量相关性研究

分析安徽省安庆市长江外滩地18年生I-72杨树冠特性与生物量的相关性。结果表明,冠幅与生物量呈一元线性相关;冠长与生物量为指数相关;冠形率与生物量也呈指数相关,但相关系数较低;冠幅垂直投影面积与单株生物量呈对数相关;叶干重、单株叶面积与单株生物量为一元线性相关。受造林密度、林分立地条件的影响,树冠特性因子与生物量的相关模型在两种密度的林分中基本相同,但其响应系数略有不同。在树冠特性指标中,叶面积、叶干重与生物量的回归模型能较好地反映二者的变化关系。     

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.     

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.     

云南红豆杉单木生物量模型选择与树冠调控

拟合并选择云南红豆杉单木生物量模型,明确树冠结构调控技术。以3年生福建省明溪县云南红豆杉原料林为对象,采用4种自变量类型模型,并导入树冠结构特征变量拟合生物量模型;经配对t检验、偏差检验与估算预测精度,优选系列单木生物量模型。比较导入树冠结构特征前后模型的拟合与预测效果,明确并验证树冠结构调控技术。结果表明,采用D²H变量拟合的模型效果最优,其次为DH变量,然后是D²变量,最后是D、H变量。采用D²H变量较D、H变量明显提高模型的拟合与预测效果。导入树冠结构特征后明显提高模型拟合与预测效果。冠幅、冠形率显著影响红豆杉系列单株生物量,促进系列生物量的树冠结构调控重点与方向是促进冠幅宽大;经验证,树冠结构调控技术显著提高系列单木生物量是可行的。自变量类型显著影响模型的拟合与预测效果,选择自变量类型以优化红豆杉单木生物量模型是必要和可行的。导入树冠结构特征因子明显提高单木生物量模型的拟合效果与预测精度。选出4个最优红豆杉单木生物量模型,其决定系数不小于0.862,预测精度均不小于95.18%,M_APE均不大于16.95%,可以用于生产中的生物量预测。     

基于三维激光扫描技术的塌陷土地复垦规划研究

通过对三维激光扫描获得的海量点云数据进行处理和分析,直观、真实地显示出塌陷区内和周边地形,得到精密地形图;根据因地制宜、可持续性、综合效益和统一性的土地复垦原则,设计出针对塌陷区的两种土地复垦方案,并择优选用。三维激光扫描技术用于土地复垦实现了高效率、高精度和低成本的目标。     

基于树冠形态特征因子的云南红豆杉单木生物量模型拟合

以3年生福建省明溪县云南红豆杉原料林为研究对象,以地径、树高为基础自变量,导入冠幅、冠形率、树冠率等树冠形态特征自变量,用逐步回归的方法优选系列单木生物量理想数学模型。采用独立样本的检验方法,对优选模型进行t检验与偏差检验,估算预测精度。结果表明：导入树冠形态特征自变量后明显提高单木生物量模型的判定系数,且模型较未导入树冠形态特征有着更好偏差与预测精度表现。树冠形态结构显著影响红豆杉单株生物量;冠幅和冠形率明显促进枝叶生物量、茎干生物量、地上生物量,树冠率、冠幅明显促进红豆杉总生物量。在系列红豆杉单木模型导入树冠形态特征因子是必要的,可提高系列生物量模型的预测效果。系列优选的生物量模型均通过t检验、偏差检验,模型的预测精度均在92.36%以上,可以用于生产中的生物量预测。     

千烟洲湿地松中幼林树冠生物量及生长量分析

运用枝条解析法对江西省千烟洲19年生湿地松Pinus elliottii枝条生物量及生长量进行估算,建立了树冠生物量及生长量回归模型。结果如下：枝生物量（WR）与枝径（DB）间呈WB=0．0178DB^3.0061的幂函数相关,r^2为0．8408。分枝断面积合计（ATB）与胸径（DBH）间呈ATB=1、8502DRB^1.5418的幂函数相关,r^2为0．75097树冠生物量（Wc）与胸径间呈WC=7．1059 DBH^2.5965的幂函数相关,r^2为0．9205。树冠生物量模型的参数估计及分组检验结果表明：方程的总相对误差在允许范围内．顸估精度总体在90％左右。树冠生长量（Y）与胸径生长量（x）间呈Y=29．354 lx^2.554的幂函数相关,r^2达0．9566。图3表1参23     

基于三维模型的不同树龄苹果树冠层结构评价

【目的】对高纺锤形苹果树的冠层生长规律进行研究,为苹果高纺锤形树形的生长管理提供参考。【方法】以M26中间砧短枝富士为试材,选择4,8,12年生3个树龄的果树作为3个处理,人工测量和统计各树龄冠层基本信息及枝组结构,构建3个树龄果树的虚拟树体模型,比较实际树体照片与虚拟树体,基于构建的三维模型计算果树冠层总叶面积（total leaf area,TLA）、照射叶面积（projected leaf area,PLA）、光截获效率（silhouette to total leaf area ratio,STAR）、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）等指标,建立3个树龄果树的虚拟果园,并模拟计算其中单株果树的光截获效率,用LAI-2000冠层分析仪测定各树龄冠层的LAI,并与三维模型计算结果进行比较和验证。【结果】数字化得到的果树冠层基本信息及枝组结构与人工测量统计结果均无显著差异,但数字化得到的枝组结构更为准确。与实际树体照片相比,虚拟树体图像整体上能够展示树体实际生长情况。3个树龄果树冠层的TLA与PLA分别为6.41,11.60,19.69 m²和2.38,3.88,5.77 m²,随树龄的增长而显著上升;STAR值分别为0.37,0.33和0.29,随树龄增长而下降,但三者之间差异并不显著,LAI分别为1.78,3.87和3.28;在虚拟果园中,模拟计算得到的4,8和12年生果树的STAR值分别为0.30,0.18和0.19,其中4年生与8,12年生果树之间有显著差异。冠层叶面积指数实测值与三维模型模拟值的均方根误差（RMSE）为0.171,可知模型的精准度高。【结论】高纺锤形富士苹果树幼树有较好的光截获效率,随树龄增长单株果树的光截获效率有所下降。且相较于低龄果园,高龄果园中果树冠层光截获效率下降明显,建议果园管理中应注意合理控制种植密度和枝叶密度,以改善高龄果园冠层的光照分布。     

基于单目视觉和激光扫描技术的油菜植株模型重建及株型参数测量

分别采用单目视觉和激光扫描技术对2个油菜品种中双6号和华油杂62号的植株进行三维重建,并在重建模型上完成了对株高、叶柄长、叶片长度和叶片面积等4个株型参数的测量。结果表明:使用单目视觉和激光扫描技术的重建结果均能真实地表现油菜植株的整体形态,叶片间无遮挡的中双6号油菜植株效果更好,测量误差在2.00%以内;形态复杂叶片间部分遮挡的华油杂62号油菜植株测量误差在3.00%以内。模型重建试验表明,利用单目视觉和激光扫描技术能够完成复杂植株的模型重建,并实现部分株型参数的测量,可以为作物的遗传育种提供数据支持。     

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。     

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.     

基于低空遥感的果树冠层信息提取方法研究

【目的】 果树冠层信息是反映果树生长状况的重要参数,准确提取果树的冠层信息对于果园的精细管理十分必要。【方法】 文章以苹果树和桃树为研究对象,利用无人机遥感获取果园影像数据,首先通过Mask R-CNN实例分割算法对果园果树冠层进行逐一分割,同时提取果树冠幅和冠层面积信息。然后利用果园正射影像结合QGIS软件,对果树冠层位置信息进行提取和可视化并通过目视解译对果树冠层参数信息提取结果进行评估。【结果】 当交并比为0.5时,模型检测分割结果最优,测试集语义分割精确度为66.3%,目标检测精确度达到63.9%。总体冠层面积实测值与模型预测面积之间的平均相对误差为12.44%,均方根误差为0.5 m²。冠幅实测值与模型预测的面积之间的平均相对误差为16.39%,均方根误差为0.39 m,在一定范围内验证了模型对冠层面积和冠幅信息提取的可靠性。【结论】 结合无人机遥感数据和Mask R-CNN实例分割算法可有效地将果树冠层分割出来,并且能够较为准确地提取果树冠层的相关参数信息,可为果园的精细管理提供一定的技术支撑。     

基于折射补偿的水下结构光三维测量系统

针对结构光技术在水下三维测量中的应用,提出了一种基于折射补偿的水下结构光三维测量方法。考虑到水下三维测量时,由于光线在不同介质交界处发生折射,采用平面网格靶标对系统进行陆上标定的结果不能直接应用,必须进行折射补偿,补偿被测物体在CCD摄像机靶面上成像点的像素坐标,按所建立的水下三维测量模型进行测量。通过实验证明,本文的折射补偿方法有效地克服了折射对水下三维测量的影响,实现了水下结构光高精度三维测量。     

基于三维激光扫描仪法的大型立式罐容量的计量

介绍了一种基于三维激光扫描技术的立式罐容量计量方法,利用三维激光扫描仪获取立式罐表面点云数据,进行罐体三维模型重构,计算罐体容积并建立容积表。阐述了基于点云分析的立式罐容积计算模型,以及观察法、中值滤波、莱以特准则（3盯准则）在点云数据预处理中的应用,并给出了利用最小二乘法、加速迭代法、等效面积法计算圈板半径的相关公式。采用HDS7000三维激光扫描仪对某2×10^4m^3立式罐进行了试验测试,检验了HDS7000三维激光扫描仪和相应方法在容量计量中的重复性和复现性。测量结果表明：三维激光扫描仪法与立式金属罐容量计量检定规程中规定的全站仪法测得的圈板半径最大偏差仅为0．1mm,容积相对偏差不超过1％o,满足检定规程要求。（表5,图8,参9）