基于三维点云数据的苹果树冠层几何参数获取

针对果园环境下苹果树冠层参数获取精度较低的问题,提出了基于地面三维激光扫描仪高精度获取苹果树冠层参数的方法.选用Trimble TX8地面三维激光扫描仪作为苹果树冠层三维点云数据采集设备,提出了基于标靶球的KD-trees-ICP算法,用于高精度配准苹果树冠层三维点云数据.研究了平均风速小于4.5 m/s时,距离地面三维激光扫描仪不同远近条件下的标靶球配准残差和拟合误差的变化规律,分析结果表明,标靶球平均配准残差为1.3mm,平均拟合误差为0.95 mm,低于大场景测量配准误差要求(5mm).为了提高有风环境下提取苹果树冠层参数的精度,研究了0.9～4.5 m/s区间平均风速影响下的苹果树冠层枝干、果实、叶片的三维点云质量,建立了风速与叶片侧面厚度的曲线拟合模型,分析结果表明,在果园平均风速小于1.6 m/s时可以从苹果树冠层三维点云数据中提取高精度冠层参数.利用地面激光三维扫描仪获取距离苹果树12 000 mm以内冠层参数,测量精度高于人工测量,相对误差小于4％,为果树高通量信息获取提供了技术支持.     

基于树冠最高点和地面树干中心的森林影像点云配准方法

为了弥补无人机和地面不同观测视角导致的森林信息缺失以及不同平台摄影测量影像点云难以高效配准的问题,该研究基于无人机和地面摄影测量构建森林三维影像点云数据,以提取的无人机树冠最高点和地面树干中心为关键特征点,参考由粗到精的配准思路,借助特征点在3D和2D的映射关系以及改进的模拟退火算法和迭代最近点算法,提出了一种适合于无人机和地面不同观测平台的森林影像点云配准框架。测试结果表明,相较于银杏树和楸树而言,杨树对关键点匹配影响较大（杨树1.13 m > 楸树0.75 m > 银杏树0.52 m）,不同树种对粗配准影响较小（杨树0.13 m > 银杏树0.08 m > 楸树0.07 m）;所提方法在不同树种组成的6块典型样地上表现出色,平均精配准误差分为0.06 m,有效实现了无人机和地面平台影像点云的精细化配准。研究结果可为森林资源调查、森林三维重建以及影像点云的推广应用提供有力的支撑。     

基于面向对象和无人机影像的黄土高原丘陵区小流域梯田提取研究

精确提取梯田对于水土保持动态监测和评价非常必要,建立黄土高原小流域梯田提取技术流程可为水土流失防治提供技术支持。以甘肃省天水市水土保持科学试验站坚家山小流域为研究区域,采用无人机影像数据,基于尺度参数评估工具以影像的纹理特征为输入层,确定最优分割尺度参数;选用光谱特征和可见光植被指数为分类特征,使用面向对象分类方法对梯田进行提取。结果表明：(1)以局部方差变化率101作为多尺度分割的尺度参数时,梯田边界明显,光谱、纹理和形状特征对于描绘梯田边界具有巨大的潜力;(2)采用可见光植被指数植被颜色指数(CIVE)、超绿指数(EXG)、超绿超红差分指数(EXGR)、绿蓝比值指数(GBRI)、绿红比值指数(GRRI)、归一化蓝绿差异指数(NGBDI)、可见光波段差异植被指数(VDVI)、Woebbecke指数(WI)分别作为梯田提取的分类特征,其中,EXG植被指数精度最高,梯田提取精度为72.60%,并提出一种基于最邻近分类器以综合指数(CIVE、WI、EXG、EXGR)为分类特征,建立分类阈值的梯田提取方法,梯田提取精度为91.20%,相较于以单植被指数的分类方法精度提高18.60%。研究基于...     

结合三维密集点云的无人机影像大豆覆盖度提取

针对仅依赖二维遥感影像提取大豆覆盖度难以剔除杂草等复杂背景干扰的问题,该研究提出一种结合三维密集点云的大豆覆盖度提取方法,利用改进的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法与半全局匹配(Semi-Global Matching,SGM)算法从无人机立体影像中生成高精度稠密的大豆叶面真彩色三...     

基于无人机倾斜航空影像的树冠体积测算方法

树冠是结构复杂的不规则体,对树冠体积的精确测定一直是树木测量研究中的难点问题。该文以消费级多旋翼无人机对目标树木进行倾斜摄影获取的多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标树木的三维点云模型;用等高线法分割树冠点云,并确定树冠最优分割层数;用投影法对点云数据进行转化,并选取测算点计算树高和树冠任意横截面积;对分割后各规则体的体积进行累加获得树冠体积。结果表明:8棵目标树木的树高测算值相对误差为1.46%～4.10%,平均相对误差为2.88%;树冠体积测算值的相对误差为6.95%～12.39%,平均相对误差为9.42%;精度均可满足林业调查中对于树高和树冠体积测量结果的要求。利用无人机倾斜航空影像建立单木的三维点云模型并进行树冠体积测算的方法是可行且有效的,该方法可为研究单木树冠几何参数的提取提供参考。     

基于机载三维激光扫描的大豆冠层几何参数提取

为了实现大田大豆单株植株几何参数(高度、体积)准确获取,该文构建了基于机载激光雷达(LiDAR)的农作物表型探测系统,并开展了大田标定和探测试验。针对大田大豆垄上种植模式下地面平整度差异大、植株枝叶交接难以区分的问题,提出了一种LiDAR表型探测系统下的基于局部邻域特征分割与均值漂移算法的提取方法。在获取的点云中,首先使用基于局部邻域特征的语义分割方法提取一垄植株行,然后采用均值漂移算法提取单株植株,最后进行植株表面重建和植株几何参数统计。LiDAR表型探测系统在沿探测系统前进运动方向、垂直运动方向、垂直地面方向最大误差分别为0.58%(5.8 cm)、-1.75%(-7.0 cm)、-1.74%(-3.4 cm)。该文采用的基于局部邻域特征的分割方法,植株与地面分类的效果良好,人工统计植株数量相比,检测植株数量的平均相对误差为11.83%。相对于常用的RANSAC(random sampleconsensus)方法,使用该文提出的高度计算方法,大豆植株高度平均相对误差从9.05%下降到5.14%,利用alpha-shape算法重建后的冠层体积平均值为48.5 dm3。该文工作可为作物植株分割和体积统计提供借鉴。     

基于厘米级无人机影像的水土保持措施精准识别

基于厘米级高分辨率无人机影像,应用面向对象方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)对吉林省伊通县椽子沟流域的横坡改垄、地埂植物带、生态恢复乔木林、生态恢复草地等水土保持措施进行自动精准识别。应用超绿指数(Excess Green Index,ExG)、超红指数(Excess Red Index,ExR)、归一化差异指数(Normalized Difference Index,NDI)等光谱指数,形状的主方向、形状指数等形状特征,均值(Mean)、方差(Variance)、对比度(Contrast)等纹理特征进行措施的特征提取。结果表明:研究区水土保持措施识别的总体精度可达91.24%,Kappa系数为0.87;对垄台、垄沟等线性水土保持措施总体精度可达72.33%,Kappa系数为0.63。基于厘米级无人机影像,应用面向对象方法基本可实现对黑土区水土保持措施的精准识别,也可对垄台垄沟等线性措施进行自动识别,研究结果可为水土保持措施实施范围及完好程度的动态监测提供参考依据。     

基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测

针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响.首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证.结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异.坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26～3.88 m.样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m.该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考.     

农作物冠层结构参数自动测量系统设计与试验

农作物冠层的结构参数,如叶面积指数与平均叶倾角,是影响太阳辐射在农田内进行重新分配的重要参数。在农业工程中,以玉米与小麦为例,这些参数的测量以传统的手持仪器为主,需要消耗较大的人力和时间,难以被应用于大区域尺度、长时间序列结构参数获取。该文设计并实现了一种基于无线传感器网络技术的农作物结构参数自动测量系统。系统由冠层上、下部光强测量节点、数据汇聚节点以及数据无线传输的路由节点组成,通过测量不同太阳高度角下冠层透过率来求解冠层的结构参数。数值模拟结果与野外实测结果表明,该文所用的结构参数反演算法稳定,测量系统可以较好的探测一天之中不同太阳高度角下的植被冠层太阳辐射透过率,基于方向透过率计算得到的叶面积指数与LAI2000仪器测量结果有较好的相关性,平均叶倾角和理论分布模式计算结果基本一致。该系统可以应用于对大区域尺度上的农作物长时间序列连续观测,提高农作物结构参数测量的自动化程度。     

基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势

甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积累期的数码影像和多光谱影像,提取了冠层的结构特征和光谱特征。选择随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）2种建模方法基于获取的冠层特征,构建甜菜全生育期的地上部和块根鲜质量、块根含糖率和SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）值估算模型。研究结果表明,随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.9～0.94、0.88～0.9,rRMSE范围分别为7.6%～17%、8.8%～20%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.66和0.67。为了减小输入变量集的大小以及去掉对预测不敏感的变量,该研究采用置换重要性（Permutation Importance,PIMP）来筛选冠层光谱特征和结构特征中对预测有重要影响的变量。结果表明基于筛选出的重要性特征构建的随机森林回归模型和偏最小二乘回归模型对地上部和块根鲜质量、含糖率都做出较好的预测,R2范围分别为0.89～0.94、0.74～0.91,rRMSE范围分别为7.3%～19%、7.6%～19%。对SPAD值的预测均较弱,R2分别为0.65和0.68。进一步表明随机森林回归模型在精度上略好于偏最小二乘回归模型。同时基于PIMP筛选变量的方法在保持原有精度的同时能实现降低数据收集复杂性的目的。研究结果为基于无人机遥感技术快速、准确监测甜菜长势和估测块根类作物的根部活性物质提供了参考。     

基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取

当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取.针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取.首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特...     

基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks) 网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明：1）无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2）同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3）结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R2和标准均方根误差NRMSE（Normalized Root Mean Square Error）分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

仓内稻谷干燥的多尺度多层结构热质传递模拟及试验

为研究仓内稻谷干燥的热质传递机理,确定稻谷颗粒内部不同组织结构特性对干燥过程的影响,以仓内稻谷堆为研究对象,针对谷粒的多层结构问题,运用多尺度理论、热质传递原理和孔道网络方法等知识,建立了仓内稻谷热风干燥的多尺度多层结构热质传递模型,并进行了稻谷堆热风干燥试验,模拟分析了仓内稻谷的干基含水率、温度分布以及孔隙汽相的温度分布等情况。结果表明:建立的热质传递模型可有效模拟仓内稻谷干燥过程,干燥器尺度下仓内稻谷的平均干基含水率的模拟值与试验值的最大相对误差为7.6%,颗粒尺度下单颗粒稻谷干基含水率的模拟值与试验值的最大相对误差约为6.8%;稻谷颗粒内部传热比传质速率快,颗粒内存在较大的水分梯度。稻谷胚扩散系数对干燥的影响较大,其次是稻谷壳扩散系数,稻谷衣扩散系数影响最小。研究结果为稻谷就仓干燥的品质及工艺分析提供了理论基础。     

融合无人机载激光雷达与多光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演

为了进一步挖掘无人机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)在农作物长势监测方面的潜力,探究机载LiDAR与多光谱遥感数据融合反演冬小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)的效果,以无人机载LiDAR和可见光-近红外多光谱为研究手段,获取试验区冬小麦孕穗期的无人机...     

基于三维冠层模型的玉米光合作用和光能利用模拟

光线分布和叶片光合特征在冠层内部具有极强的时空异质性,基于三维冠层模型的玉米光合模型是精确评估品种高光效的重要手段。该研究将作物三维冠层模型、光线分布模型、光合模型与光能利用模型相耦合,建立了玉米冠层光合生产模型3DMaizeCaP,设置3个不同株型的玉米品种（矮单268、京科968和郑单958）,2种不同光照条件（晴天和阴天）,通过大田试验与模型模拟研究揭示了玉米冠层光合速率和光能利用效率对品种和环境的响应。结果表明,矮单268、京科968和郑单958的叶片最大光合速率和暗呼吸速率均随节位下降呈线性降低的垂直分布规律,各品种中矮单268的最大光合速率最大,而暗呼吸速率最小;冠层净光合速率日变化趋势明显,矮单268在阴天和晴天下的冠层最大净光合速率（以CO2计）为21.6和26.2 μmol/(m2·s),均显著（P<0.05）高于京科968（20.8和24.9 μmol/(m2·s)）和郑单958（19.6和24.4 μmol/(m2·s)）;矮单268的日CO2净同化量在阴天和晴天下均显著（P<0.05）高于郑单958,增幅分别高达14.8%和12.4%,各品种间株型虽有显著差异（P<0.05）,但冠层日累积光截获并无显著差异（P>0.05）;单叶尺度上,各叶片中第16节位的单叶日净同化量达到最大;矮单268的光能利用效率最大,在阴天和晴天下分别为3.22和3.03 g/MJ,比京科968分别高4.5%和5.6%,比郑单958分别高7.7%和7.8%;初始光量子效率对玉米冠层光能利用效率的敏感性显著高于最大光合速率（P<0.05）。从提高玉米冠层光能利用效率考虑,建议设计株型紧凑、叶片光合性能强的玉米品种。研究可为定量研究玉米冠层光合速率提供估算方法,也可为高光效品种选育提供评价依据和鉴定技术。     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。     

林农间作模式下和田绿洲特色林果结构遥感信息提取

实时准确地获取林农间作模式下的果树结构信息对推进新疆特色林果业的提质增效,增加农民收入,稳定脱贫攻坚成果,实现乡村振兴具有重要意义。该研究以新疆和田绿洲林农间作区为研究对象,提出一种综合高分遥感数据的纹理和光谱特征以及中分遥感数据的时序物候特征的果树提取方法。基于GF-2遥感数据利用面向对象方法提取高分辨率的林田地块空间信息;基于多时相Sentinel-2遥感数据构建植被归一化指数（Normalized Difference Vegetable Index,NDVI）时间序列产品,并依据果树物候特征建立决策树模型,提取间作核桃、纯核桃、枣树和葡萄4种类型;最后将多时相的分类结果与高分的林田地块叠加,获取和田绿洲特色林果作物分布信息。该方法对2020年和田绿洲核桃、枣树和葡萄提取结果的用户精度和总体分类精度均在90%以上,Kappa系数为94.95%,能够满足县市级尺度的林果遥感监测精度需求。基于遥感提取的和田绿洲主要林果作物面积为4.28×105 hm2,以核桃（间作和纯核桃）为主,间作核桃面积占比63.80%,该方法可为林农间作立体种植模式下的果树类型和面积精确信息提取研究提供参考和借鉴。     

基于多尺度形态学滤波的高分辨率遥感影像分割

针对目前高空间分辨率遥感影像分割预处理噪声去除过程中,通常都是对影像采用同一尺度,即同一尺寸的结构元素,进行滤波,忽略了不同地类中的噪声尺度不一致的问题。该文基于形态学开闭重建运算,采用加权思想,充分利用不同尺度结构元素能去除对应尺度噪声的特点,结合多个尺度结构元素的滤波结果,提出一种多尺度形态学滤波方法。试验结果表明,该方法能有效抑制由于滤波尺度选择不合适造成的影像“过分割”和“欠分割”问题,适合于对高空间分辨率遥感影像的多尺度噪声去除。     

基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究

在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取的河网结果与全手工处理所得的结果进行对比分析后发现,本研究提出的基于机载激光雷达点云数据的河网提取精度误差为3.8%,符合实际生产要求。基于机载激光雷达技术提取河网不仅信息丰富而且提取精度和效率显著提高,同时它作为一种全新数据采集技术,为数字流域三维可视化提供了新的技术支撑。     

基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法

针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。