基于地基激光雷达数据的单株古树稳定性研究

使用地基激光雷达获得了古树的三维结构数据,并使用数据对古树的稳定性和树枝抗劈裂能力进行分析。结果表明：地基激光雷达扫描能够快速的获取古树的三维结构数据,和常规的测树方法相比,能够减少数据中由于人员操作造成的误差;三维结构数据可用于判断树体的稳定性和树枝的抗劈裂能力。地基激光雷达技术在古树管理中将具有良好的应用前景。     

应用地基激光雷达数据提取毛竹单木参数

以毛竹(Phyllostachys edulis)为研究对象,利用地基激光雷达(TLS)多站扫描获取样地毛竹林完整点云数据,根据毛竹笔直的干形以及密集的林分环境,提出一种新的茎干识别方法.该方法首先截取只含竹秆的水平条带,然后对水平条带进行体元化,利用垂直连续性来识别毛竹茎干,并比较分析圆拟合和不同高度圆柱拟合对毛竹胸径提取的差异.结果 表明:在密集的林分环境下,毛竹茎干检测率达91.93％;圆拟合估测胸径的R2为0.86,相对误差为0.8 cm;圆柱拟合估测胸径最高的R2为0.91,相对误差为0.4 cm.因此,新的茎干识别方法提高了单株毛竹识别率及胸径估测精度,为竹林调查工作提供技术支持.     

基于移动式三维激光雷达的柑橘冠层结构信息的获取

基于移动式三维激光雷达,建立了一种柑橘冠层结构信息(树高、冠幅、分枝角度)的获取方法：1)利用移动式三维激光雷达获取柑橘三维点云数据;2)选定SOR滤波组合(k,α)分别为(100,0.9),(20,1.2),(100,0.9)对冠层残缺叶片点云和叶片边缘点云进行滤波处理;3)利用Mean shift算法求取植株点云中心结合采集点角度,完成点云初始匹准;4)运用ICP算法进行精准拼接并构建完整植株的三维模型,提取柑橘的株高、冠幅和枝干角度信息。验证结果表明,三维模型获取树高、冠幅、枝干角度的相对误差分别小于等于2.5%、小于等于4.5%、小于等于5.5%,判定系数R²大于0.97,均方根误差大于5.1。     

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。      

基于激光雷达数据的三维建筑屋顶重构算法

针对高精度建筑虚拟化中的建筑屋顶重构问题,提出了基于激光雷达数据驱动的三维建筑屋顶重构算法。首先,根据高度相似性和平面相似性将建筑物标记的点云聚类为同构簇;其次,基于分割的簇,提取线性建模线索,使用二元空间分割技术重构模型线索的拓扑元素;再次,结合最小描述长度框架和假设检验来实现正则化,发掘建筑屋顶模型的规律;最后,使用基准数据集来评估该算法。实验结果表明,所提出的方法可以生成准确的三维建筑屋顶模型。     

基于地基激光雷达的单木森林参数提取分析

[目的]利用激光雷达手段大范围估算森林参数。[方法]以安徽省黄山市休宁县岭南林场森林资源为研究对象,通过地面调查获取3种森林类型单木胸径和树高数据,并同步使用地基激光雷达获取点云数据,利用Hough变换检测算法提取每木胸径和树高,在Matlab2020a软件下构建基于地面调查数据和激光雷达提取值的估算模型。[结果]针叶林、阔叶林和毛竹林的胸径估测精度（R■）分别为0.921、0.921和0.996,RMSE_c分别为2.080、2.460和0.291,模型表现显著;树高估测精度分别为0.908、0.846和0.500,RMSE_c分别为1.120、1.620和1.210。[结论]该研究可为运用激光雷达手段大范围估算森林参数提供依据,也可为森林类型点云识别与分割提供参考。     

融合地基与无人机载激光雷达的叶面积指数估算

以黑龙江省帽儿山林场的针阔混交林、针叶纯林两块样地为研究对象,基于地基激光雷达、无人机载激光雷达数据及两者融合数据,采用点云体素化理论、贝尔定律以及多元线性回归法估算森林叶面积指数,探究融合数据对估算叶面积指数结果的影响。结果表明：两种林分类型样地通过无人机载激光雷达数据体素法估算有效叶面积指数精度较低(R²分别为0.76、0.75,均方根误差分别为0.83、0.97),均方根误差较大;地基激光雷达数据体素法、无人机载激光雷达数据贝尔定律分别估算针叶纯林有效叶面积指数(R²=0.79,均方根误差=0.69;R²=0.78,均方根误差=0.55)均优于针阔混交林对应的估算结果(R²=0.74,均方根误差=0.63;R²=0.75,均方根误差=0.66);融合数据体素法(R²=0.84,均方根误差=0.54)与多元回归分析法(R²=0.86,均方根误差=0.62)估算针阔混交林真实叶面积指数精度均较高,但多元回归分析法的优势为估算的真实叶...     

基于ArcGIS和Creator的三维地形建模

利用ArcGIS和Creator在三维可视化建模方面的特点,根据构建三维地形数据来源的多样性,给出地形建模中数据的获取方法,并就数据的转换和优化处理进行了分析．以湄洲湾三维地形的可视化为例,提出了基于ArcGIS和Creator构建三维地形的方法和一般流程,探讨了地形数据库优化的方法．     

应用地基激光雷达对毛竹林有效叶面积指数的提取及敏感性分析

以宜兴市3种不同宽度(5、8、12 m)带状采伐毛竹林为研究对象,利用地基激光雷达(TLS)多站扫描获取的样地毛竹林完整点云数据,采用体元冠层分析方法对样地毛竹林有效叶面积指数进行提取,并评估有效叶面积指数的估测值对去噪和体元大小的敏感性,遴选有效叶面积指数的估测参数.结果表明:利用体元化的点云数据对3块样地的有效叶面积指数提取精度分别为86.33％、88.04％、86.22％;点云去噪后,有效叶面积指数估算的精度分别提高了16.55％、15.59％、14.57％;有效叶面积指数估测值对体元大小十分敏感,通过与实测叶面积指数对比,适合有效叶面积指数估测的体元大小为0.03 m.     

基于机载LiDAR数据的玉米叶面积指数反演

以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。     

基于计算机视觉的水稻三维重建方法

利用多幅多角度的拍摄方法对二维图像进行采集,通过数字化处理得到单株水稻各视角侧面投影及轮廓图像。然后使用基于计算机视觉的三维重建方法,构造单株水稻的可视立体包络,从而得到单株水稻的三维立体像素模型。使用移动立方体算法对单株水稻立体像素模型进行外围表面重建,最后得到单株水稻三维重建模型。     

3D volumetric modeling of grapevine biomass using Tripod LiDAR

Tripod mounted laser scanning provides the means to generate high-resolution volumetric measures of vegetation structure and perennial woody tissue for the calculation of standing biomass in agronomic and natural ecosystems. Other than costly destructive harvest methods, no technique exists to rapidly and accurately measure above-ground perennial tissue for woody plants such as Vitis vinifera (common grape vine). Data collected from grapevine trunks and cordons were used to study the accuracy of wood volume derived from laser scanning as compared with volume derived from analog measurements. A set of 10 laser scan datasets were collected for each of 36 vines from which volume was calculated using combinations of two, three, four, six and 10 scans. Likewise, analog volume measurements were made by submerging the vine trunks and cordons in water and capturing the displaced water. A regression analysis examined the relationship between digital and non-digital techniques among the 36 vines and found that the standard error drops rapidly as additional scans are added to the volume calculation process and stabilizes at the four-view geometry with an average Pearson's product moment correlation coefficient of 0.93. Estimates of digital volumes are systematically greater than those of analog volumes and can be explained by the manner in which each technique interacts with the vine tissue. This laser scanning technique yields a highly linear relationship between vine volume and tissue mass revealing a new, rapid and non-destructive method to remotely measure standing biomass. This application shows promise for use in other ecosystems such as orchards and forests.     

基于三维点云的苹果树冠层光照分布模型研究

为给果园精细管理中果树修枝整形、果实品质评价以及果实产量估算等提供科学的理论依据和技术指导,以果园自然开心形苹果树为研究对象,基于果树三维点云结构,进行果树冠层空间光照分布建模研究。用三维点云重构技术和点云分割技术获取果树不同高度的点云分层,分别使用像素占比和Graham扫描算法计算各高度点云分层垂直投影的有效投影面积和占地面积及有效叶面积指数。以果树冠层不同高度层的有效叶面积指数为自变量,对不同高度层平均相对光照强度进行线性回归,获得果树冠层光照分布模型,并对模型进行验证。结果表明:所建果树冠层光照分布模型的校正决定系数R2c为0.924,校正均方根误差RMSEC为0.05,验证决定系数R2v为0.955,验证均方根误差RMSEP为0.04,相对分析误差RPD为4.91。该模型具有较高的预测精度和较强的预测能力。     

基于Smart3D无人机倾斜摄影三维建模方法研究

[目的]无人机倾斜摄影三维建模具有低成本、高效率和精度高等优点,成为实景三维建模的主流方法,进一步提高大范围实景三维建模效率和精细度,可为实景三维中国建设提供数据支撑和技术支持.[方法]文章以山东省泰安市岱岳经济开发区为研究区,借助哈瓦无人机获取倾斜摄影测量数据,通过Smart3D软件构建实景三维模型,并提出了针对研究...     

基于X3D的虚拟植物建模与可视化研究

本文在阐述X3D虚拟现实技术的基础上,介绍并分析了基于X3D虚拟植物建模的关键技术和优势,进一步探讨了基于X3D虚拟现实技术植物建模的原理与方法,最后,针对国内外应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了展望。     

基于LiDAR点云能量信息的樟子松郁闭度反演方法

为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光 雷达点云数据进行处理,分别提取3 个数量比值变量、3 个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单 变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精 度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好, 拟合相关性为R2 =0.818, Adj R2 =0.810, RMSE = 0.016,模型精度为P =0.978;多变量反演模型中LPI' 和I'3 组合的模型最好, 拟合相关性为R2 = 0.898, AdjR2= 0.889, RMSE =0.012,模型精度为P =0.972。由最终所得模型可知,能量比值变量模型所得结果相对数量比值变 量模型结果要好且稳定,多变量反演模型的拟合相关性及精度都比单变量模型要高。本研究所提取的参数相对较 少,且能量比值变量的提取有一定的局限性,未来研究中应提取更多的高效参数且进一步加强能量比值变量的探究。      

基于点云骨架的单木分枝参数提取研究

地面激光扫描技术在获取树木参数的应用中发挥了重要作用,而图形学算法为实现单木结构参数自动提取提供了可行的方法。本文提出一种基于地面激光扫描数据来获取单木分枝结构参数的方法,应用SkelTre算法对激光扫描仪获取的单木点云数据进行处理得到单木的骨架模型;根据骨架模型邻边的拓扑关系搜索与各个分枝相连接的节点提取分枝结构,计算枝长;在分枝着枝点处以骨架线为轴作横切面,应用凸包算法提取横切面点云外包多边形并计算分枝直径;对枝长和分枝直径的实测值和模型的估计值进行回归分析分别得到二者的对比分析结果,枝长的实测与估计值回归分析结果为Y=1.006X+1.335,显著性值为0.001,分枝直径的回归分析结果为Y=0.923X+0.105,显著性值为0.000。实验结果表明,基于地面激光扫描数据提取骨架模型以获取单木的分枝结构和提取分枝结构参数(如枝长、分枝直径)的方法具有很好的适用性和应用前景。      

基于激光雷达和Kinect相机点云融合的单木三维重建

为了更好地建立单木三维彩色模型,获得准确表型参数,提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云,生成点云地图;由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云;然后以激光雷达点云位置为基准,通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准,使点云之间具有良好的初始位置关系,再使用最近点迭代（iterative closest point, ICP）算法对点云进行精配准;最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理,实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比,融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明,Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补,提升点云配准精度,同时,既能降低光照气候条件的影响,又能增加测量距离,单木表型参数更准确。     

基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

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。