基于视觉里程计的森林样地调查系统研究

以视觉里程计技术恢复连续摄影序列图像位姿,并以恢复位姿的图像为基础构建样地调查系统。该系统通过对图像位姿尺度恢复、定义样地坐标系、标记立木等过程估计样地中立木位置及胸径。用相机对12块半径为7. 5 m的圆形样地进行连续摄影,获取有序图像序列,并使用构建的样地调查系统对图像序列进行处理,以获取样地中立木位置及胸径。实验结果表明,所有样地立木位置估计值x轴与y轴方向的偏差(BIAS)分别为0. 04、-0. 03 m,均方根误差(RMSE)分别为0. 21、0. 17 m;样地中立木胸径估计值的BIAS及RMSE分别为0. 09 cm(0. 51%)和0. 88 cm(5. 03%)。     

基于RGB-D SLAM手机的森林样地调查系统研究

基于RGB-D SLAM手机构建了森林样地调查系统,该系统实现了样地构建、每木检尺及林分/样地参数的估计功能,并在测量过程中使用增强现实展示测量结果,且提供了重新测量的交互方式,使观测者在观测过程中能够检测结果的可靠性,并保证所获取样地信息的完整性。该系统在18块半径为7. 5 m的圆形样地中进行了测试。结果显示,平均胸径估计值的偏差(BIAS)及均方根误差(RMSE)分别为0. 36、0. 69 cm,平均树高估计值的BIAS及RMSE分别为0. 06、0. 63 m,蓄积量估计值的BIAS及RMSE分别为8. 595 9、25. 735 8 m3/hm2,横断面积估计值的BIAS及RMSE分别为0. 949 7、1. 987 3 m2/hm2,株树密度估计值的BIAS及RMSE分别为-3、13株/hm2,坡度估计值的BIAS及RMSE分别为0. 30°、0. 88°,坡向估计值的BIAS及RMSE分别为-0. 44°、7. 61°。其中,坡向估计具有较大的RMSE,是由于当坡度较小时,即使SLAM系统估计位姿有较小漂移,仍会导致该值产生较大偏差,但整体而言坡向仍是无偏的。     

基于1stOpt 软件的树高测量模型1）

在内蒙古旺业甸林场选取181棵落叶松,分别对树高、胸径进行精确测定。利用1stOpt优化分析软件平台的Levenberg－Marquarat＋通用全局优化算法（ LM－UGO）和 SPSS软件的普通最小二乘法分别对所测数据进行拟合,引入确定系数（R2）、估计值的标准差（SEE）等作为评价指标。结果显示：LM－UGO方法的拟合结果优于传统使用SPSS的拟合结果,经F检验, FLM－UGO＞FSPSS最小二乘法＞F0．05（1,179）,且R2＞09．,变动系数CV＜50％,相对误差TRE、平均相对误差MSE值均控制在（－3％,3％）范围内,满足评价指标的值域要求以及林业调查技术的相关规定。     

RGB-D SLAM增强现实原木检尺系统构建与测试

将内嵌有ToF相机、面阵相机及IMU的智能手机作为硬件系统,RGB-D SLAM技术实时获取的深度图、位姿等为数据源,构建了RGB-D SLAM增强现实楞堆原木检尺系统。首先设计了基于ToF影像实时估计RGB影像像素深度的方法,实现对待测原木端面几何坐标的初步估计;其次,设计了散形分区去噪算法实现原木端面点云的精确过滤,设计了原木端面曲率估计算法实现对过滤点云可靠性判别;然后,基于PCA等算法实现原木长、短直径方向向量估计,并基于该向量对原木长、短直径进行了估计;最后,以所构建算法为基础在智能手机平台上搭建了增强现实楞堆检尺系统,实现智能手机对原木进行实时检尺、增强现实场景对测量结果实时监督。新型检尺系统通过对6个楞堆334根原木进行了检尺实验,以评估该设备的测量精度。结果显示：原木平均直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.13 cm(-0.35%)及1.05 cm(3.34%);原木径阶化直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.10 cm(-0.22%)及1.33 cm(4.43%);原木材积估计值的偏差及均方根误差分别为-0.007 m³(-0.27%)及0...     

电子条码尺立木胸径自动测量研究

为了实现立木胸径的快速、准确测定,以EAN-13条形码编码和译码规则为模版,基于Android开发平台和Open CV图像智能处理技术,设计了一种可以实现单人作业、立木胸径自动测量的电子条码尺。条码尺编码完成后,利用开发的手机APP扫描条形码图像,通过图像的预处理、条形码的定位与识别、胸径的自动测量与记录、数据保存与导出等过程,实现立木胸径自动测量。经实验验证,该方法进行立木胸径测量的精度达99.95%以上,满足国家森林资源连续清查的精度要求,测量工作的效率也得到显著提高。     

雏鸡传染性滑膜炎的诊治

鸡传染性滑膜炎又称滑液囊霉浆体病，是由滑膜霉浆体引起的一种传染病，它主要引起4－！6周龄的幼码发病。我市发现一次由于父母代种鸡隐性感染滑膜霉浆体而导致子代雏鸡在1周龄内发生本病的病例，现报道如下。临诊症状两蛋鸡养殖户同时从某种鸡场购进的同批罗曼蛋鸡母雏，从4日龄开始便出现精神不振，排淡黄色、且内含尿酸盐的稀粪，但食欲正常。晚间个别病鸡"吱吱"怪叫，引起全群骚乱，开灯观察发现一些病雏卧伏在地，腿向后伸出，压在身上，不能站立。随病程发展，病鸡起来越多，飞关节和处关节徽肿，病情缓和时病码可站立。同批鸡的其他…     

基于改进LOAM的森林样地调查系统设计与试验

森林中线、面特征较少等,导致LOAM算法去畸变及配准精度低、鲁棒性差,很难将该算法直接用于森林调查。为此以LOAM算法为基础设计了LiDAR SLAM森林样地调查系统,在SLAM系统工作流程中剔除了遮挡线特征,避免视点与立木切线点作为线特征参与运算;引入二次去畸变、二次配准等模块提高了去畸变、配准的鲁棒性及精度;该系统将激光雷达测量精度、位姿估计精度等先验信息引入去畸变及配准优化算法中,提高去畸变及配准精度。使用32线激光雷达扫描了4块32 m×32 m的森林样地,利用LiDAR SLAM森林样地调查系统完成样地建图,利用该点云提取的立木位置及胸径与参考数据对比,完成了新型SLAM样地调查系统在森林中建图精度的间接评估。结果显示：立木位置估计值在x、y轴方向的平均误差分别为-0.004 m和-0.011 m,x、y轴方向均方根误差分别为0.081 m和0.083 m;胸径估计值的偏差为0.25 cm(相对偏差为1.18%),均方根误差为1.03 cm(相对均方根误差为5.53%);经与LOAM估计结果相比,改进系统获取的立木位置及胸径精度均提高。结果表明,所设计的LiDAR SLAM森...     

甘肃省山杏山杨相容性一二元材积模型研建

为建立适用于甘肃省的立木材积模型,获取更为准确的材积表,以甘肃省山杏、山杨为研究对象,采用电子经纬仪进行无损立木精测获取数据,并通过误差变量联立方程组方法,建立了两个树种的二元立木材积方程、一元立木材积方程以及树高-胸径回归模型,为准确估计相应树种的森林蓄积量提供了科学依据。利用经典的二元材积模型山本和藏式及指数树高模型进行联立得到相容性立木材积方程,通过6项指标对所得模型进行综合评价,结果表明:二元材积模型、一元材积模型都能取得良好效果,其中山杏二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为2.12%,2.58%;山杨二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为1.57%,2.01%;所建相容性一二元材积模型可用于甘肃省山杏山杨蓄积量估计。     

森林植被净初级生产力与气候因子关系研究——以京津冀地区为例

森林生态系统生产力在区域生态发展和气候变化研究中具有重要的现实意义,而植被净初级生产力(NPP)的计算是生态系统生产力研究的重要内容。基于遥感和GIS技术,利用MODIS遥感产品MOD17A3数据和气象数据,研究了2000—2014年间NPP的分布及其与气候因子的关系。采用相关分析的方法分别从空间上与时间上研究森林植被NPP与气候因子的相关关系,探究京津冀地区近15 a NPP时空分布变化规律及其对气候变化的响应规律。从空间分布整体情况来看,气温和降水量均对NPP有正相关影响。从时间相关性来看,NPP与年降水量为正相关关系,NPP随年降水量的增大而增大。并根据所得结论为京津冀地区生态发展提出提高植被生产力的相关建议和对生态现状的改进措施。     

森林智能测绘记算器设计与试验

森林调查主要包括单木胸径、单木树高、单木材积、林分平均胸径、林分平均高、林分密度、林分蓄积量等。以摄影测量学原理、图像处理技术原理、测树学原理为理论基础,设计了森林智能测绘记算器,由自主研发的PDA模块、EDM模块和云台组成,测量时获取倾角、方位角、距离及图像信息等参数,通过在Android Studio 2.1开发环境下集成并利用Java语言进行汇编的4个模块化程序,能够实现树高测量、胸径测量、三元材积解算、3D角规样地测量、基本测量等5项功能。通过试验验证,树高测量精度达97.13%,胸径测量精度达97.08%,材积测量精度达94.52%,林分平均高测量精度达98.09%,林分平均胸径测量精度达98.05%,林分密度测量精度达96.59%,林分蓄积量测量精度达95.72%,符合国家森林资源连续清查的精度要求,可以在林业调查中推广使用。