利用机载激光雷达数据提取单株木树高和树冠

机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据（离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m）,研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。      

基于机载LiDAR的四次多项式拟合法估测单木冠幅

小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。然后分别得到2组数据的四次多项式拟合曲线,曲线中两凹点之间的水平距离为该方向的冠幅值。最终将2个方向的均值作为单木冠幅估测值,冠幅估测值的平均绝对误差为0.99m。     

4a生油茶树高、冠幅等因素对单株产量的影响

通过对4a生实生苗油茶林和4a生扦插苗油茶林进行实地调查,分析油茶树高、冠幅、冠幅／树高、冠幅×树高与单株产量的关系,结果显示：4a生实生苗油茶林中,冠幅与树高的积影响单株产量;4a生扦插苗油茶林中,冠幅与树高的比影响单株产量;4a生实生苗油茶林单株产量间的差异比4a生扦插苗油茶林单株产量间的差异大。     

利用小光斑激光雷达估测林分参数和生物量

为弥补小光斑激光雷达在林业研究中应用较少起步较晚,且研究结果精度不高的缺点,利用软件TerraScan及小光斑雷达数据自身的优点,对小兴安岭凉水地区的航拍数据进行了研究,并在此基础上估测了树高、胸径等林分参数及生物量,其精度均达到了90%以上,能够满足实际生产的需要。其中:树高的估测精度最高,为97%,表明小光斑激光雷达能够高效率、高精度地提供多种林分参数,可为林业生产及时准确地提供必要的数据支持。     

应用高斯聚类的单木分割及树高和冠幅的提取

针对机载激光雷达点云中基于栅格化的冠层高度模型(CHM)所导致的原始点云数据丢失问题,提出了一种应用高斯模型聚类的单木信息提取方法。采用形态学开运算和高斯平滑方法形成高斯冠层最大模型(GCMM)能减少无关局部最大值对单木分割的影响,利用局部最大值法初步探测树冠顶点,通过最速下降法建立混合高斯模型得到树木位置和冠幅。利用聚类分析划分临近点云归属,进而实现单木参数准确提取,并提取单木最高点为树高。将点云分割方法应用于美国蓝岭地区6块圆形针叶林样地(r=30 m)。结果表明:单木分割F为0.89,正确分割单木树高提取精度95%,冠幅提取精度91%。结合实测数据对提取到的树高和冠幅进行相关性分析,树高R2=0.92,平均误差为-0.83 m;冠幅R2=0.84,平均误差为-0.42 m。相比于分水岭算法,高斯模型聚类方法F提高了11.2%,正确分割单木树高及冠幅提取精度提高了5.5%、5.8%,树高R2提高0.08,平均误差减少0.58 m;冠幅R2提高0.11,平均误差减少0.63 m。     

樟子松人工幼林密度与个体生长指标的关系

以孟家岗的樟予松密度试验样地定期观测和集中调查材料为基础,对林分密度与林木个体生长和形质指标的关系进行了初步分析。结果表明：30a以下的幼林,林分密度与林分平均直径、林分平均高、冠长、冠幅、轮枝内枝数、枝直径、枝长和林分平均单株材积均存在明显的负相关关系,即林分密度越大,林分平均直径、林分平均高、冠长、冠幅、枝直径、枝长和林分平均单株材积越小,轮枝内枝数越少;林分密度越小,林分平均直径、林分平均高、冠长、冠幅、枝直径、枝长和林分平均单株材积越大,轮枝内枝数越多。但是林分密度与不同生长级林木平均直径、平均高、冠长、冠幅、轮枝内枝数、枝直径、枝长和平均单株材积的关系比较复杂。总的来看,密度对各个指标的影响程度因林木生长级的增大而减少,因林木生长级的降低而增大。密度对上层木的树高、冠长、冠幅、树冠上层枝直径和枝长等的影响比较小;而对林木直径和单株材积,即使是上层木,影响也比较大。     

栀子几个主要数量性状的相互关系研究

以孝感市孝南区西河镇的成年栀子林为试材,对栀子的6个数量性状进行了相关分析、通径分析和主成分分析。结果表明:单株果数和单位面积产量,应作为丰产栽培选择的重要性状;树高和冠幅主要是通过单株果数来影响单株产量,在生产中要注意协调好树高、冠幅和单株果数的关系;单果重也可适当考虑。     

无人机遥感影像提取的单木冠幅数据在桉树林分蓄积量估测中的应用

以广西壮族自治区南宁市树木园坛里管理区为研究区域、以桉树(Eucalyptus spp.)人工林为研究对象,在坛里管理区内设置6块20 m×20 m的典型样地,实地测量单木树高、胸径(1.3 m高)、冠幅直径,获得287株桉树样木数据;样地调查同时进行无人机航拍数据采集,获取分辨率为8 cm像素影像(110张),通过正射校正、倾斜校正、投影差校正对无人机影像进行处理,消除环境因子的影响,采用面向对象的影像分析方法对遥感影像上的桉树林提取林分单木冠幅;根据样地实测数据建立冠幅-胸径模型、冠幅-树高模型,将无人机影像提取的修正后的桉树单木冠幅数据代入构建的模型中,选择相关系数最高的模型推算胸径和树高,利用桉树二元材积公式估算样地的蓄积量,分析依据无人机遥感影像提取桉树单木冠幅数据估算林分蓄积量的可行性与精确度。结果表明：利用无人机影像提取冠幅与实测冠幅之间存在显著正相关,提取的平均精度为90.85%,建立的桉树冠幅-胸径曲线估计模型,其中对数函数方程拟合效果最好(决定系数为0.799);桉树冠幅-树高模型,拟合效果最好的是三次方函数方程(决定系数为0.755)。影像提取的单木冠幅,通过模型...     

应用LIDAR技术预测林分蓄积量

以优势树种铅笔柏为研究对象,将LIDAR技术测量的抽样木树高与全站仪实测树高进行可行性研究.在可行性的基础上,将LIDAR测得的树高进行改正,得到林木的调查因子——树高.将此因子与抽样木的材积进行回归分析,建立起两者之间的回归模型.统计出测区的铅笔柏的总株数和每株木的树高,根据树高和材积之间的回归模型,计算出测区的铅笔柏的蓄积量,并与用标准样地法测得的蓄积量进行对比,发现两者的差距不大,其相对误差为4.25%,可以满足林业上对林分蓄积量的调查,为林分蓄积量的调查提供了一种新的方法.     

白颜树冠幅面积生长量预测模型研究

以2块热带季雨林白颜树优势树种为研究对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅面积年均变化量预测模型,因变量为单株木冠幅面积,自变量包括胸径、树高、枝下高、低叶高,共测定了24株树木,全部参加了建模,最终建立了白颜树的冠幅面积预测模型。结果表明,枝下高、低叶高和胸径是影响白颜树冠幅面积的重要因子;模型的调整决定系数为0.467;标准误差较小,为0.204,说明模型的可靠性大;模型的回归关系系数为0.005,回归关系统计意义明显;冠幅面积与胸径、枝下高、低叶高的P值检验分别为0.045、0.004、0.002,说明其回归关系显著,本文对冠幅面积变化量进行的回归预测模型是有意义的且具有一定的实用性。