基于UWB传感器的树木定位研究

树木位置是森林样地调查中重要的调查因子,由于林下环境复杂,树木定位的技术方法面临很大的挑战。针对当前树木位置测量技术方法存在的效率低、携带不便、成本高、不适用于非视距测量等问题,提出了一种基于UWB传感器并结合海拔计来获取树木位置信息的方法,并自行设计了树木位置采集装置。选取8个树种多样、坡度不一的样地进行试验。首先,在每个样地中布置四个UWB基站;然后,携带内置UWB定位标签的装置采集每棵树木与各个基站之间的距离;最后,将所采集的数据进行MATLAB仿真,研究不同大小权重值对定位精度的影响。结果表明:存在一个最优权重值,可使平均定位误差下降3.31cm;相较其它四边形定位算法复杂度降低,更适用于枝叶茂密、地形复杂等非视距情况下的树木定位。     

便携式树木胸径测量系统的研制

目的树木胸径为距根茎1.3m处的树木直径,是森林调查最基本的因子之一。简便、快速、准确的测量与入库是森林调查追求的目标。为解决传统测量方法效率低、难以数字化及新产品成本高、便携性差、数据分析难以扩展等问题,急需研制集低成本、高精度、操作简便、耗时短等优点的便携式树木胸径测量系统。方法本文设计的便携式树木胸径测量系统,由嵌入式装置和上位机软件平台组成。嵌入式装置主要包含了绝对式编码器、无线通信模块、显示屏、按键和超声波传感器等元件;上位机软件平台由上位机、数据库、数据管理分析软件组成。测量时,首先在上位机设置好测量参数,按下开关1,启动超声波传感器测定离地的高度,当屏幕显示1.3米高度时,用编码器的拉绳绕树一周,按下开关2,测得胸径数据通过上位机上传到数据库。结果实验表明:系统胸径测量精度达99.97%, 平均单株树耗时5.3s,无需人工读取数据、手工录入数据和数据勘误,工作效率显著提升。结论本文的便携式树木胸径测量系统,在保证测量精度和效率的情况下,集测量、数据传输、存储、分析等功能于一体,实现了嵌入式、移动端、数据库、Web端的多平台联动,同时为胸径渐变生长持续感知与分析研究奠定了良好的基础。      

基于无人机影像的树顶点和树高提取及其影响因素分析

对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提取的影响。以密集的针阔混交林为样地,利用SfM(Structure from Motion)算法结合无人机影像对研究区进行三维重建,得到点云、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等一系列三维数据并生成CHM。然后,对不同分辨率的CHM使用不同的平滑窗口大小、移动窗口大小组合进行树顶点的提取并对结果进行精度评价。当CHM分辨率为0.4m,平滑窗口大小为3×3像元,移动窗口大小为3×3像元时,树顶点的提取精度最高,F测度为77.08%。将基于该组合提取正确的37个树顶点对应的提取树高与实地测量得到的树高对比,R~2为0.966 9,RMSE为1.411 4m,rRMSE=10.69%。研究结果表明:利用无人机影像可以较好地提取复杂树林的树顶点和树高;基于局部最大值算法提取树顶点,需要根据实际情况确定CHM的分辨率、平滑窗口大小和移动窗口大小,以获得最佳提取结果。