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为提高林木生长状态测量的准确性,克服传统测量方法的不足。从视差处理的角度出发,将图像处理技术与视觉理论有机结合,根据不同时间点采集到的树木图像信息,判断出一段时间内树木生长状态的变化情况。试验过程中,将待采集图像的树木上标出红色的矩形信息点,并利用双摄像机针对标出的特征点进行采集,然后将2幅树木图像进行对比研究, 分别计算出在一定时间间隔内树木上信息点空间信息,从而确定该段时间内信息点的位置变化。试验结果表明,针对标定的信息点,传统测量方法在高度和粗度分别增长5.63 mm和5.75 mm,二者数值相近,与林木生长实际不符;而基于视觉技术的测量,高度和粗度分别增长2.4 mm和1.5 mm,高度变化是粗度变化的1.6倍,与林木的实际增长过程是一致的。所以,基于视觉技术的测量方法,能够很好地实现对树木的无损测量研究,判断出树木的生长状态变化情况。 相似文献
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油松个体林木生长的数学模拟 总被引:4,自引:2,他引:4
韩兴吉 《北京林业大学学报》1988,10(1):1-9
运用与距离有关的树木生长模型,根据油松人工林内林木的空间分布格局和树高生长量,引用生长比和郁闭比等概念对树木的枝长生长,树冠扩展过程和林分郁闭过程进行了数学模拟。模型中将树冠内各轮枝的着生状态描绘成状态矩阵的形式。通过状态矩阵结合枝长及着枝深度与叶量的关系确定出各轮枝的叶量和整株树冠的有效叶量。最后通过叶量确定林木的材积生长。 相似文献
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给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明:与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便. 相似文献
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基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。 相似文献
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1种人工林监测传感器网络节点簇及关键节点合理布设方法的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
将数量化理论和无线传感器网络技术相结合对人工林生长过程进行监测,以便能够科学准确地获得人工林生长量信息.本文运用数量化理论Ⅰ、Ⅱ对林地按林木生长量径级进行分类预测建模研究,结果表明数量化理论Ⅰ建立的回归模型的重相关系数值为0.851,用所筛选的生长环境描述因子可以有效反映林木生长量的情况.数量化理论Ⅱ建立的判别模型林木验证判对率随海拔高度增加呈现双峰值现象.在传感器有效交互通讯距离范围内,以数量化理论Ⅱ建立的判别模型的判对率的两个峰值为分类边界,林地内林木生长量信息可以用3个节点簇覆盖采集,提出侧重于分类界面目标树木的传感器网络的布设方案,使无线传感器网络应用于人工林生长量监测过程中存在的问题得到有效解决. 相似文献
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[目的]快速准确地测量水松纸打孔参数。[方法]设计了一种基于图像采集数字处理的测量方法。针对水松纸打孔边缘形状不规则的特性,开发出一种针对性滤波、边缘提取的图像处理方法。[结果]试验设计的测量水松纸打孔参数的方法提高了不规则形状水松纸的检测精度,对水松纸打孔参数的检测精度达0.01 mm。[结论]此方法克服了目前测量方法误差大、操作繁琐、人为因素影响大等缺陷,提高了检测结果的准确性和检测效率。 相似文献
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叶子是提供植物与其环境之间的界面,用于气体交换、光照和温度调节,在植物的生长发育中起着重要作用。叶面积指数的测量可以反映植物面对外界环境变化的可塑性反应,碳吸收、蒸腾、叶片呼吸和冠层截留的过程与叶面积指数密切相关,并且总叶面积及其垂直、时间和空间分布对光照可用性、树木招募和生长有很大影响。叶面积指数的准确估计对于森林生态系统的生态特征、林分结构和动态建模至关重要。因此,叶面积指数的测量对植物检测指标具有重要意义。由于叶片特征的多样性、不同的测量环境产生了多种测量方法。本文重点阐述了植物叶面积指数的直接测量方法和间接测量方法以及研究进展。 相似文献
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针对具有颜色信息的大豆冠层三维结构形态的重建问题,采用PMD摄像机与彩色摄像机相结合的多源图像采集系统获取大豆冠层多源图像,对大豆冠层多源图像特征点配准方法进行研究。以彩色图像和强度图像为研究对象,利用仿射变换实现彩色图像坐标系到PMD图像坐标系的转换;利用Harris算法检测图像特征点,采用基于归一化互相关系数法(NCC)实现特征点粗匹配。为克服传统RANSAC算法抽样次数较多及和数据检验时间较长的弊端,提出在特征点匹配阶段,按照可信度将特征点对排序,从可信度高的点对开始抽取的方法来优化经典RANSAC算法,进而实现特征点精匹配,最终完成多源图像特征点配准。为验证本研究提出的图像配准算法的有效性,将该算法与传统图像配准算法相对比,结果表明:室外和室内环境下,样本组的平准正确配准率分别为83%和87%,均优于传统图像配准算法,并满足快速配准大豆冠层多源图像特征点的要求。 相似文献
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针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点云数据进行单木结构参数提取,最后与实测参数进行对比分析。结果表明:1)分别利用SIFT算法、SURF算法以及ORB算法对相机校检后的树木照片进行特征点提取匹配,特征点正确匹配个数分别为23、145以及25,相应的耗时分别为18.56、16.04、1.58 s;2)利用SFM算法能获得树木照片的稀疏点云和稠密点云,平均每棵树木点云量为80万个;3)基于点云数据提取单木结构参数的胸径、树高及冠幅的平均绝对误差分别为1.79 cm、0.77 m及0.79 m;胸径、树高、冠幅的提取值与实测值相关系数均>0.94。 相似文献
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利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取 总被引:7,自引:0,他引:7
无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值最大为16.2%、标准误差为36.3cm;同时,树冠的形状会对树高测量造成影响,阔卵形树冠的法国梧桐和圆锥形树冠的圆柏高度标准误差分别为29.2和50.9cm,两者树高测量值与真实值决定系数分别为0.9920和0.8894,阔卵形树冠的法国梧桐测高精度明显高于圆锥形树冠的圆柏测高精度。 相似文献
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三维激光扫描系统在立木材积测定中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种测定疏林立木材积的新方法,即利用三维激光扫描系统测量立木材积并建立材积表.采用该方法在标准地内按径阶对立木进行三维扫描,可以获取基本测树因子(包括立木的胸径、树高、冠幅)和三维立木模型,由Cyclone扫描软件可以计算立木材积.由扫描获取的立木胸径和树高能够回归建立二元立木材积方程.为检验扫描获取的基本测树因子的精度以及材积方程的适用程度,将扫描后的立木伐倒,并采用区分求积法实测材积.对比扫描数据和实测数据,扫描获取的基本测树因子和扫描材积均满足精度要求,说明这种新方法能够用于森林资源调查和建立立木材积表. 相似文献
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三维激光扫描成像系统在森林计测中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
该文介绍了三维激光扫描成像系统的组成、工作原理、仪器的性能指标及软件功能.通过在甘肃省小陇山林业局的试验,总结了三维激光扫描成像系统进行精准测树的流程、内业数据处理方法、提取各种测树因子的方法、测量立木材积以及树冠体积的方法.结果表明:使用三维激光扫描成像系统可以获取树木的立体模型,得到某些传统方法难以获得的数据,如树冠体积、表面积等,并且可以随意重复量测;通过扫描获得的树木材积可以替代传统的区分求积方法,建立材积表不再需要大量伐树;使用立木扫描模型解决了树冠测量的难题.因此,将三维激光扫描成像系统作为精准测树工具,是一种切实可行的方法. 相似文献