基于Kinect V3深度传感器的田间植株点云配准方法

准确建立植物的三维点云是以点云方式高通量获取植株各部位物理参数的前提。为实现田间复杂环境下的植株三维点云配准,该研究提出了一种基于多标定球的田间植株点云自动配准方法,并分别在室内简单场景及大田复杂场景下从不同角度对多种作物采集的点云数据进行验证。该方法采用随机抽样一致性算法（Random Sample Consensus, RANSAC）结合点云减法的概念从下采样后的点云中实现多标定球的自动提取,弥补了RANSAC一次只能提取单个物体的缺点。然后基于各标定球的球心距离信息实现三维点集的自动匹配。最后使用奇异值分解算法解算旋转平移矩阵,实现点云的自动配准。不同场景下各作物的配准结果表明,各植株的水平90°、180°、270°以及垂直方向上的点云配准到水平0°点云下的平均轴向误差在6～17 mm之间,平均点位误差在13～30 mm之间,与手动配准的商用同类软件LiDAR360的配准结果相当,但配准过程的自动化程度明显提高,效率提高了67%。该文所提出的方法可在田间复杂环境下对低成本深度相机获取的植株点云实现高精度的自动配准,为田间植物表型参数的提取提供了低成本的可行方案。     

海南岛黎母山国家自然保护区热带云雾林土壤酶活性的根际效应

[目的] 探讨热带云雾林土壤酶活性的季节动态规律及根际效应,为从土壤酶学角度出发研究热带云雾林水土保持生态功能提升提供科学依据。[方法] 采用抖落法采集3种优势树种岭南青冈、罗浮锥、细枝柃根际和非根际土壤样品,对土壤酶活性季节动态变化进行研究,并分析不同树种根际土壤酶的根际效应及其与土壤养分的关系。[结果] ①热带云雾林不同树种根际与非根际土壤酶活性季节动态变化明显,呈单峰型变化趋势,峰值出现在雨季8月;岭南青冈、罗浮锥土壤酶活性差异不显著,但显著大于细枝柃。②根际土壤酶活性均高于非根际土壤,表现为正根际效应。土壤酶根际效应表现为：酸性磷酸酶 > 脲酶 > 过氧化氢酶 > 蔗糖酶;不同树种酸性磷酸酶、脲酶、蔗糖酶根际效应差异不显著,而过氧化氢酶根际效应表现为岭南青冈、罗浮锥显著大于细枝柃。③土壤酶活性与土壤N,P,K养分含量呈显著正相关,与土壤含水量、pH值相关性不显著。[结论] 热带云雾林主要优势树种土壤酶活性呈现明显的季节动态变化,根际效应显著,N,P,K养分限制可能是土壤酶活性及其季节变化的主导控制因子。     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

云计算带来远程教育管理的变革

远程教育借助于随着网络技术的不断发展,实施同步或异步教学的异地教育网络。采用云计算为基础的远程教育管理,极大改变了远程教育的运作方式及理念。介绍了远程教育的相关概念及国际上常用的远程教育平台,在结合传统的远程教育管理的现状基础上,提出了云计算在远程教育管理中的实际解决方案。     

构建财经科技文献资源“云”平台

探讨了构建财经科技文献资源"云"平台的具体措施,须订立统一的接口和标准,联合各类数据机构,才能建立广泛的信息资源数据中心,以此实现财经科技文献资源的共建共享,为今后各级各类平台项目全面整合提供有益的探索和尝试。     

浅议云计算在农业管理信息系统中的应用

从多个角度分析了我国农业信息化现状及发展过程中存在的问题,介绍了云计算的优势及用云计算技术构建农业管理信息系统。云计算技术的出现和普及将改变现有农业管理信息系统的工作模式,为农业信息化发展提供源动力。     

论天气系统下云的观测

在地面气象观测工作中,云的观测是一项最基本的观测要素,它既是现在天气的重要判定依据,也是未来天气预测的重要指标,所以做好云的观测是观测工作的重中之重.地面气象观测中只有把云和与它相对应的天气系统联系起来,借助天气形势的分析判断,把地面气象观测和天气系统的分析判断有机结合起来,用天气学的原理和方法来指导我们的地面气象观测.     

基于点云数据的测树因子提取与分析研究

利用三维激光扫描仪对树木进行扫描获取树点云数据,经过格式转换、分离、提取后,对树木各测量因子包括胸径、树高、树冠、材积量进行测定,并对测量方法进行分析与讨论。结果表明:树冠测定因子可以由于测量技术的提高,测定树冠的叶面积指数更能反映树冠的生理学意义;通过不规整三角网构建的多面体的计算的树干体积较平均断面积、中央断面积求树干材积更准确与便捷。     

林业信息共享中云计算应用

分析了当前林业信息共享中存在的主要问题和林业信息共享需求;简述了云计算的定义和服务模式;提出了林业信息共享"云"的架构思路,并详细设计了林业信息"云"的体系架构、数据共享模式和运行模式,指出了林业信息"云"实现的关键技术。     

地基激光雷达在森林参数反演中的应用

近年来地基激光雷达(TLS)得到了快速发展, 它能够快速地获取高精度、高密度的3D点云数据, 可以应用到工程设计、林业、农业、矿产、交通、城市规划和遗产记录等领域。在森林参数的定量测量应用上, 利用TLS测量森林参数如树高、胸径、密度和蓄积量等, 不仅节省人力, 还提高了工作效率, 现在已经成为一种快速获取树木几何参数的有效方法。文中主要介绍地基激光雷达遥感的工作原理、数据处理过程和方法、在林业中的应用现状、利用TLS数据反演森林参数(位置、胸径、树高、蓄积量、树干和郁闭度等)的方法和研究进展, 同时对地基激光雷达在林业中的应用前景进行了分析和展望。