应用无人机可见光遥感技术估测林分蓄积量

以云南省富民县典型天然云南松(Pinus yunnanensis)纯林为研究对象,结合无人机影像获取和外业样地调查对林分蓄积量估测。结果表明：利用目视解译方法提取云南松单木冠幅,精度达72%;采用11种模型拟合得到云南松林分不同郁闭度的胸径-冠幅最优回归模型;3个郁闭度等级林分的平均蓄积量估测精度分别达53.12%、78.65%和81.16%。由此可见,中、高郁闭度林分的平均蓄积量估测精度较高,说明了无人机遥感估测林分蓄积量的可行性和适用性。     

结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明：不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%～95.08%和78.57%～88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R²分别为0.8591和0.7367,RMSE分别为2.49 m²和3.29 m²;提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R²分别为0.8306和0.7246,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机LiDAR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。     

基于无人机影像的高郁闭度杉木纯林树冠参数提取

  目的  冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。  方法  以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。  结果  面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。  结论  研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。      

坡度对应用机载激光雷达估测人工针叶林单木参数的影响

以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究对象,利用2017年的机载激光雷达(ALS)数据构建冠层高度模型(CHM),探索坡度对单木参数估测的影响。研究区域内坡度分为4级,Ⅰ级为平坡:坡度<5°;Ⅱ级为缓坡:坡度5°~14°;Ⅲ级为斜坡:坡度15°~24°;IV为陡-急-险坡:坡度≥25°。每一级选取8块高郁闭度的人工针叶林样地(50 m×50 m),应用基于区域的分层横截面分析法(RHCSA)进行单木树冠提取,估测单木位置、树高和冠幅信息,利用目视解译的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验)。结果表明:不同坡度下单木树冠提取和单木定位估测均有显著差异(p<0.05)。其中,平坡上的单木树冠提取总体精度最高(均值为84.61%),陡-急-险坡上的总体精度最低(均值为41.31%);缓坡上的单木定位精度最高,平均的均方根误差为1.16 m,陡-急-险坡上单木定位精度最低,平均均方根误差为1.58 m。但是,不同坡度下单木树高和冠幅的估测结果差异并不显著(p>0.05)。因此,应用CHM进行单木参数估测时,虽然进行了地形标准化,但还是需要考虑坡度对单木树冠提取和单木定位的影响,而其对树高和冠幅的影响不大。     

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...     

运用激光雷达数据的单木树冠提取算法对帽儿山林场单木参数估测的影响

选取黑龙江省尚志市帽儿山实验林场的10块高郁闭度的天然次生林样地为研究对象,利用激光雷达数据构建的冠层高度模型(CHM),分别使用分水岭分割算法、区域生长法和区域的分层横截面分析(RHCSA)3种方法提取单木位置、树高和冠幅信息。利用手动勾绘的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验),探索不同单木提取算法估测单木参数的可行性。结果表明:RHCSA算法对单木树冠提取的总体精度为83.64%,区域生长算法总体精度为75.19%,分水岭算法总体精度为68.65%;对于单木参数估测,区域生长法与分水岭算法的单木定位精度高(R_(MSE)为1.12 m),RHCSA算法得到最高的树高与冠幅提取精度高(R_(MSE)分别为0.62、1.11 m)。因此,RHCSA算法更适用于帽儿山林场单木树冠提取与单木参数的估测。     

基于无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法

【目的】由于毛竹Phyllostachys edulis的生长特点和经营特点,使得毛竹林郁闭度在毛竹林经营中尤为重要,只有保持适宜毛竹生长的郁闭度,才能提高毛竹生产力。研究无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法,可实现实时快速获取毛竹林的郁闭度。【方法】以普通旋翼无人机可见光毛竹林影像为研究对象,基于像元的阈值分类、像元的监督分类、多尺度分割的阈值分类、多尺度分割的监督分类等4种方法,选取不同钩梢和郁闭度的样地36个,利用现有软件和MATLAB编程,对各样地的毛竹林竹冠区域进行快速提取,进而估算林分郁闭度,对比目视解译的郁闭度真值计算各方法的估算精度,利用单因素方差分析比较4种方法在不同钩梢和不同郁闭度下估算郁闭度的表现。【结果】基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法的郁闭度估算总体精度依次为91.81%、92.96%、93.47%、98.86%,郁闭度估测值绝对误差依次为0.038、0.030、0.024、0.004。钩梢和郁闭度等对提取结果没有显著影响。【结论】基于多尺度分割的监督分类方法总体精度最高,估算绝对误差最小,...     

基于无人机遥感的天山云杉林密度估测研究

本研究基于无人机遥感影像,利用图像增强技术与面向对象方法对不同郁闭度下天山云杉(Picea schrenkiana var.tianschanica)林单株树冠进行提取并估测林分密度,结合实测数据进行精度检验。结果表明,采用图像增强技术结合面向对象方法对天山云杉林的树冠提取和林分密度估测的精度较高。在低、中和高郁闭度林分中提取树冠的精度分别为:97.02%、90.33%和82.01%;不同郁闭度林分密度估测精度分别为96.64%、95.50%和80.70%。总体来看,利用图像增强技术对伐后更新天山云杉林密度估测是可行的,精度均在80%以上,运用图像增强技术结合面向对象方法能快速准确的提取主伐迹地下天山云杉林密度。     

基于分水岭算法的无人机不同飞行高度下林木冠幅提取研究

树冠是林木重要的组成部分之一,林木冠幅信息精确提取对森林资源调查和树木生长动态监测有着重要的意义。通过设置不同的无人机飞行高度,以哈尔滨市城市林业示范基地中的樟子松样地为对象,分别利用传统分水岭算法和改进分水岭算法对单木树冠和林隙进行提取,并对树冠冠幅和树冠投影面积进行估算,最后与实测数据进行对比分析。结果表明:1）基于传统分水岭算法平均单木冠幅识别率为51.11%,平均欠分割率为25.18%,平均过分割率为11.11%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度分别为69.72%和53.59%,说明传统分水岭算法对单木冠幅提取效果一般。2）改进分水岭算法平均单木冠幅识别率为80.74%,平均欠分割率为8.15%,平均过分割率为6.67%;树冠冠幅和树冠投影面积平均提取精度约分别为79.84%和76.04%,表明改进的分水岭算法对林木单木冠幅提取精度较高。3）50 m飞行高度下样地中林隙面积在0~5 m²和5~10 m²各占57.89%和31.58%;林隙形状指数分布在1.14~1.85,平均值为1.36;研究表明,利用改进分水岭算法在50 m无人机飞行高度获取的林木影像可以有效提取林木树冠和林隙面积信息,研究结果可为森林资源调查提供有效参考。     

基于无人机三维信息的杉木新造林林分参数遥感估测研究

以福建顺昌埔上国有林场的杉木新造林为研究对象,采用大疆Phantom 4 Multispectral无人机分2次获取研究区的无人机影像,并以无人机影像为数据源,从研究区的数字表面模型（DSM）中提取冠层高度模型（CHM）。根据局部最大值算法和分水岭算法,从CHM中获取研究区杉木的树高和冠幅数据;同时在研究区设立15个标准地,采用测量杆测定各标准地内所有杉木的树高和南北冠幅;以随机选取、且在影像中具有精确位置的265棵杉木为单木水平的实测数据,以及各标准地内杉木的平均树高和平均南北冠幅为林分水平的实测数据,分别从单木和林分角度对杉木树高和冠幅的遥感估测精度进行评价。结果表明：2次飞行作业之间树高的估测精度分别为90.86%和91.34%,南北冠幅的估测精度分别为83.55%和83.95%;在单木水平上,遥感估测的树高精度为R²=0.89、RMSE=22.37 cm、EA=91.00%;南北冠幅精度为R²=0.70、RMSE=27.33 cm、EA=82.22%;在林分水平上,树高的估测精度为R²=0.95、RMSE=12.27 cm、EA=94.61%;南北冠幅的估测精度为R²=0.82、RMSE=11.24 cm、EA=92.20%。遥感估测的树高均值比野外测量的树高均值小0.07 m,南北冠幅均值比野外测量的均值小0.04 m。基于无人机三维信息实现了研究区杉木树高和冠幅的精确估测,且在飞行参数一致的情况下,不同飞行区域和飞行批次之间的估测精度相近。研究可以为杉木新造林快速、稳定的监测和经营管理策略的科学制定提供基础数据。     

基于LIDAR数据的林冠层三维信息模型的提取与应用

该文应用机载激光雷达数据,获得了高精度的树冠底部地形信息及树高信息,提取了包含植被冠层高度的数字表面模型,即林冠层三维信息模型(DCM),结合研究区的数字高程模型(DEM)可以获得用常规方法很难准确获取的森林植被参数,如冠层垂直结构、森林高度、郁闭度等.在此基础上,制作了研究区的林木高度图,具有直观、形象等特点,有助于林业部门及时、准确地掌握森林资源相关信息,并可利用DCM获得森林密度、胸高断面积、蓄积量(生物量)及单木参数等森林植被参数.     

广西桉树人工林树冠结构与立地指数对其林冠郁闭的影响(英文)

世界上很多地区基于桉树的商业价值开展了桉树人工林的经营。密度管理在桉树人工林经营管理中往往成为很重要的手段。该研究以不同林龄的桉树人工林为研究对象,在森林郁闭和树木生长竞争期,量化其森林郁闭度和冠层结构。通过对桉树人工林的调查,研究了其林地指数对其林冠郁闭度的影响。结果表明:立地指数对郁闭度影响不大,在好的立地条件下森林郁闭度有轻微的影响。基于树冠投影面积比和树冠直径和胸径的比值研究表明:桉树林在4年生时开始郁闭。对不同林龄的相对间距RS值的研究表明:相对间距值在第4年时表现出快速降低,到21年的时候逐渐变得相对平缓。桉树林在前3年表现出快速的高生长,由于速生,其在密度上没有多大变化。4年生桉树林由于死亡率导致树木个体数量的减少,影响了RS值,导致其逐渐下降。     

贵阳二环林带主要经济树种造林密度研究

研究贵阳二环林带9个主要经济树种冠幅与胸径的相关关系,选择一元一次方程对其进行拟合,根据不同树种冠幅—胸径方程,推算其在林冠郁闭度为1.0时的造林密度,并制作林分密度表,探讨二环林带合理密度及其变化规律。     

基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

经营密度及混交对广西柳杉林分生长的影响

[目的]研究广西六万林场不同柳杉人工林经营密度及柳杉与杉木混交对柳杉林分生长的影响,为广西科学种植柳杉、合理利用森林资源提供依据.[方法]选取1450株/ha柳杉林作为对照林,2075、1800、2700株/ha柳杉林和柳杉与杉木混交林(1450株/ha)作为试验林,在各试验林分中分别设置3块标准样地,进行每木检尺,调查和分析各林分的平均树高、胸径、冠幅、单株材积及林分蓄积量.[结果]林分平均胸径、冠幅、单株材积随密度增大而逐渐减小;密度对径级的分布影响明显,密度越大,径级株数高峰期来得越早;林木蓄积量大小依次为1450株ha>2075株/ha>1800株/ha>2700株/ha;在柳杉与杉木混交林中,柳杉的各林分因子生长状况均优于纯林,与相近密度纯林(1450株/ha)相比,单株材积提高了47.3%,总蓄积量提高了32.0%.[结论]提倡以大、中径材为主要培育目的种植柳杉人工林,应选择柳杉与杉木混交的模式,可提高林分收获量,达到速生、丰产、优质的人工林经营效果.     

两种郁闭度华山松成熟林植物物种结构特征

为探讨郁闭度对植物物种结构的影响,用样方法对昆明西山弱度郁闭及中度郁闭的华山松成熟林植物物种结构特征进行研究。结果表明：因郁闭度差异,引起林分各层次优势种及其重要值、植物物种多样性指数发生变化。中度郁闭林建群种华山松的重要值为95.35,比弱度郁闭林91.75大 弱度郁闭林灌木层优势种为小铁仔、碎米花杜鹃,中度郁闭林则为小铁仔、滑丢竹和南烛,弱度郁闭林小铁仔重要值为30.20,中度郁闭林为29.08 弱度郁闭林草本层优势种为小铁仔、滑丢竹,中度郁闭林草本层优势种为小铁仔,弱度郁闭林小铁仔重要值为16.26,中度郁闭林为10.96。弱度郁闭林乔木层、灌木层物种丰富度均比中度郁闭林高,中度郁闭林草本层的物种丰富度却比弱度郁闭林大。弱度郁闭林乔木层均匀度指数、Shannon-W iener指数均比中度郁闭林高,而灌木层、草本层的均匀度指数、Shannon-W iener指数却比中度郁闭林低。中度郁闭林乔木层的生态优势度比弱度郁闭林高 而弱度郁闭林灌木层、草本层的生态优势度却比中度郁闭林高。