基于无人机机载激光雷达的桉树蓄积量估测技术研究

桉树Eucalyptus spp.人工林蓄积调查是林业生产经营的重要工作,无人机机载激光雷达能够自动获取大面积桉树人工林的激光点云数据,为计算桉树蓄积量提供新的方法。研究通过试验样地实际数据,建立了桉树树高(X)与胸径(Y)的回归模型:Y=3.611 6e~(0.067) ~(4X),并结合激光雷达软件获取的株数、树高估算样地总蓄积量。比较激光雷达测量与实地测量结果发现,激光雷达测量的株数比实测株数少27.09%,平均树高高8.67%,平均胸径大8.25%,总蓄积量小22.68%。因此,对于大尺度获取桉树成熟林的总蓄积量V,可以使用V=V_0/(1-22.68%)对激光雷达测量的总蓄积量V_0进行修正。     

基于地基激光雷达和手持式移动激光雷达的单木结构参数提取精度对比

【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提供有效的参考。【方法】利用TLS单站与多站扫描以及HMLS获取研究样地单木点云数据,然后基于点云数据处理软件提取单木结构参数并与实测数据进行匹配,综合对比两种扫描方式的数据获取效率、点云质量以及单木结构参数提取精度。【结果】1)HMLS在扫描高郁闭度黑皮油松林样地时扫描速度大约为27 m~2/min,TLS4站扫描该样地速度为10 m~2/min,扫描速度上HMLS扫描约为TLS多站扫描的3倍。2)TLS4站扫描的胸径处点云数量与单木点云数量远高于HMLS,且HMLS相比于TLS4存在冠层点云缺失的问题,但HMLS相较于TLS数据拥有更好的胸径处切片点云完整度。3)HMLS、TLS单站、TLS4站数据胸径估测结果的R~2分别为0.92、0.84、0.95,HMLS与TLS4站扫描均给出了较好的胸径估测结果,单站TLS扫描估测胸径结果较差。HMLS扫描与TLS单站扫描由于冠层点云扫描不完整导致估测树高和树冠面积的决定系数均小于0.5。TLS4站扫描相较于HMLS扫描在树高和树冠面积的估测精度上有了较大提升,R~2达到了0.7以上。【结论】TLS4站扫描拥有最高的点云数据质量与单木结构参数提取精度,但扫描效率最低,而单站扫描由于遮挡效应单木结构提取精度较低但扫描效率最高;HMLS具有较高的扫描效率与胸径估测精度,但由于冠层点云的缺失在树高和树冠面积等参数的估测精度较低。     

一种机载LIDAR数据估算森林蓄积参数的方法

针对林业调查中的单株树木提取问题,提出一种基于机载激光雷达点云数据,采用局部最大值和噪点消除获取树冠顶点,利用分水岭分割方法提取单株树,根据样地树高和森林蓄积模型估算胸径和森林蓄积量的方法,与传统的人工现场勘测方法相比,具有更高的时间效率,减少了大量的人力成本。     

激光雷达数据在森林参数获取中的应用

由于激光雷达技术可直接获取地物的三维空间坐标信息, 使得激光雷达数据在森林参数估测方面具有独特的优势。文中首先介绍了激光雷达的一般工作原理, 然后总结了国外近年来激光雷达数据在森林参数(树高、冠幅、生物量、碳储量)获取方面的应用, 以及国内林业工作者在激光雷达数据应用方面所做的尝试, 最后对激光雷达数据在森林参数获取方面的前景进行了展望。     

基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测

单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。     

机载激光雷达森林参数估算方法综述

综述了机载激光雷达(LiDAR)在森林树高、郁闭度、蓄积量等参数估算中的应用,并对森林参数的估算精度及其影响因素进行了总结和分析。重点总结了目前机载激光雷达在森林参数估算中采用的如基于几何特性的点云数据滤波方法、基于强度信息森林参数提取方法、全波形数据的处理方法及L iDAR与多光谱影像数据融合关键技术,阐述了其现状及各自应用范围和存在的问题。     

机载激光雷达和地基激光雷达林业应用现状

激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息,在森林参数反演方面具有独特优势。近年来,机载激光雷达与地基激光雷达在林业上的应用取得很大进展,在森林调查中应用广泛。文中介绍了机载激光雷达与地基激光雷达在森林参数提取中的应用,并分析了两者的优缺点;概述了2种数据结合在森林参数反演中的应用,并对应用前景进行了展望。     

基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算

【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。     

基于地基激光雷达的亚热带森林单木胸径与树高提取

【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象,针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境,根据森林中树木的形态特征,利用地基激光雷达(TLS)扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高,为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站2种分析方式,采用Hough变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取,根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】1)对于多站拼接数据,即使在林分条件最为复杂的原始林,单木识别率仍可达到81%;对于单站数据,随着扫描距离增加,单木识别率降低,实际操作时单站布设比多站拼接简单;2)多站拼接胸径及胸高断面积估测结果更接近于样地真实值,多个单站平均结果比只使用一站扫描数据提取的结果更加适合估测样地胸径及胸高断面积,半径10 m比半径5 m及15 m范围内数据更加适合估测样地胸径及胸高断面积;3)天然林单木树高估测结果为R~2=0.77,RMSE=1.46 m;人工林单木树高估测结果为R~2=0.94,RMSE=0.96 m。【结论】本研究根据树干垂直向特征,设置的一系列参数可以剔除Hough变换算法在非树干处的识别圆,可提高单木识别及胸径、树高的估测精度。受扫描站布设及林分条件影响,人工林的估测结果好于天然林。多站拼接相比单站扫描更加接近于样地实测结果,多个单站平均更能代表样地实际情况,只用一站数据具有一定的偶然性。     

三维成像激光雷达遥感技术在林业中的应用

激光雷达三维遥感是获取各种森林冠层特征参数的一种突破性技术, 具有精确地直接测量和估计森林结构特征的能力。文中介绍了三维成像激光雷达技术的背景、发展情况及其在林业中的应用, 详细分析了通过激光雷达直接测量、建模或推断及多源融合获取森林结构特征参数的方法。     

基于无人机影像的森林信息获取研究进展

随着无人机技术的不断发展,其在林业中的应用越来越广泛。无人机航空摄影作为高分影像的重要获取方式,具有成本低、效率高、时效性强等特点,己逐渐成为森林资源调查与监测的新途径。研究者已不再满足于无人机影像在森林资源分类和空间分析等方面的应用研究,而是开始关注单木树高、胸径、冠幅等具体树木信息的获取以及森林信息量化等方面的研究。文中综述近几年无人机在森林结构参数、生物量、蓄积量、立木材积表、林区规划、树木空间分布以及三维建模等方面的研究进展,并对无人机在森林信息获取中的研究和应用提出建议。     

Estimation of stem attributes using a combination of terrestrial and airborne laser scanning

Properties of individual trees can be estimated from airborne laser scanning (ALS) data provided that the scanning is dense enough and the positions of field-measured trees are available as training data. However, such detailed manual field measurements are laborious. This paper presents new methods to use terrestrial laser scanning (TLS) for automatic measurements of tree stems and to further link these ground measurements to ALS data analyzed at the single tree level. The methods have been validated in six 80 × 80 m field plots in spruce-dominated forest (lat. 58°N, long. 13°E). In a first step, individual tree stems were automatically detected from TLS data. The root mean square error (RMSE) for DBH was 38.0 mm (13.1 %), and the bias was 1.6 mm (0.5 %). In a second step, trees detected from the TLS data were automatically co-registered and linked with the corresponding trees detected from the ALS data. In a third step, tree level regression models were created for stem attributes derived from the TLS data using independent variables derived from trees detected from the ALS data. Leave-one-out cross-validation for one field plot at a time provided an RMSE for tree level ALS estimates trained with TLS data of 46.0 mm (15.4 %) for DBH, 9.4 dm (3.7 %) for tree height, and 197.4 dm³ (34.0 %) for stem volume, which was nearly as accurate as when data from manual field inventory were used for training.     

激光雷达技术及其在林业上的应用

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有其他遥感数据无法比拟的优势。介绍激光雷达遥感的基本原理、大光斑和小光斑激光雷达系统的特点,对它们在林业上的应用现状进行评述,重点分析激光雷达反演森林参数的方法,对激光雷达的林业应用前景进行分析和展望。     

合成孔径雷达技术在林业中的应用综述

近年来合成孔径雷达(SAR)技术得到快速发展,它通过飞行平台的向前运动来实现合成孔径。它的穿透特性使它获取的影像基本不受云、雾的影响,而且能够透过地表和植被获取地表以下信息。最初用于军事上探测空中和地面的运动目标,后来逐渐应用到农业、林业、地质、环境、水文、灾害、测绘等领域。文中主要介绍合成孔径雷达技术的特点及其在森林资源调查、森林分类、自然灾害监测、森林蓄积量和生物量估测、土地利用分类、土壤水份估测等林业中的应用现状,对合成孔径雷达技术在林业中的应用前景进行了展望。     

A theory to link relationships of stand volume,density, mean diameter and height in forestry data

In this study,a geometric model of a growing forest stand has been explored.The basic relationships considered link stand volume and stand density,diameter at breast height(DBH),mean DBH and mean height.The model provides simple formulas connecting the exponents of all the relationships.Application of the formulas to real forestry data provided a high level of predictions of an exponent from two others measured through regressions from empirical data.The Pinus sylvestris L.data were of a static nature,a collection of individual stands,while the Pseudotsuga menziesii(Mirb.) Franco data were dynamic,representing forest stand development over time.The ability of the model to predict exponents in the empirical data implies,on the one hand,a substantial level of similarity between the model and the forestry data.And,on the other hand,the model gives an example in which parameters of one relationship may be linked to parameters of another.Supposedly this kind of 'relationship between relationships' may be observed in forest stands undergoing active growth and competition-induced self-thinning.     

基于程序的立木"电子材积表"的编制与应用

以广西二元立木材积公式为依据,采用VB程序设计语言,编制出主要用材树种的"电子材积表"程序.利用该程序,不需查表或手工计算,只需输入或批量导入胸径和树高值,即可求得相应的材积值.     

福州市沿海木麻黄防护林更新迹地引种相思树种适应性分析

对福州长乐市沿海木麻黄迹地引种的6种相思树种的适应性、抗逆性进行比较分析,结果表明,纹荚相思、肯氏相思、卷荚相思和厚荚相思的适应性较强,其中厚荚相思生长最好,8年生林分的平均树高、胸径、单株材积分别达9.53 m、10.48cm、0.0476 m3,分别比同龄的木麻黄提高4.15%、40.11%、126.67%;纹荚相思、肯氏相思、卷荚相思的生长情况也相对较好,8年生平均树高、胸径达6.5～7.0 m和6.3～6.6 cm。同时厚荚相思、纹荚相思、肯氏相思、卷荚相思的抗寒、抗风以及抗病虫害能力较强,林分保存率较高,适合作为沿海木麻黄防护林更新树种。     

森林理化参数高光谱遥感反演研究进展

近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。