天山云杉林无人机可见光影像树冠信息提取方法研究

高精度轻小型无人机森林树冠参数信息提取方法是森林资源监测和生态功能评估的重要基础。以新疆山地森林优势树种天山云杉为研究对象,在南山实习林场采集积雪背景下无人机遥感影像并进行预处理,对比分析3种方法(以光谱为特征空间的面向对象法、以光谱+纹理为特征空间的面向对象法、随机森林法)提取天山云杉林树冠参数信息的精度。结果表明:3种方法提取天山云杉林分郁闭度精度均高于93%,其中以光谱为特征空间的面向对象法最优,精度可达93.73%;3种方法自动提取单木树冠面积与目视解译结果的R~2均大于0.91,虽然随机森林法的统计指标最优,但面向对象法可获得完整的单木树冠闭合曲线,故以光谱+纹理为特征空间的面向对象法效果较优;面向对象法的最优分割尺度为29,纹理特征的加入会导致郁闭度提取精度降低0.66%,但会优化单木树冠面积提取效果。     

基于三维激光点云数据获取树木几何参数的研究

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)遥感可快捷获取高分辨率正射影像。本文探讨利用无人机采集高分辨率影像,生成三维点云数据获取树高和冠幅,并与实测数据对比。实验地点选择北京市京西林场,采用无人机搭载激光雷达扫描系统获取点云数据,使用LiDAR360软件进行数据处理分析,获取树木位置、株数、树高、树冠直径等信息,并与实测数据对比,结果表明:最大类间方差法可分割树木点云数据;利用三维点云技术可获取树木高度及冠幅;树高提取平均精度为94%,冠幅提取平均精度为89%。     

基于UAV遥感的单木冠幅提取及胸径估算模型研究

在森林资源调查中冠幅和胸径是重要的测树因子,自动获取冠幅和胸径值可以提高森林资源调查效率。以云南松为研究对象,基于无人机影像自动提取单木冠幅参数,拟合不同密度等级样地的单木冠幅和树冠面积与胸径的关系以估测单株胸径。首先利用标记控制分水岭分割算法对样地冠层高度模型(CHM)中的单株树冠进行分割,获取最大、最小冠幅和树冠面积,并与实测数据进行精度评价,然后将提取冠幅与树冠面积与实测胸径进行拟合,建立不同密度等级样地的一元回归模型和二元回归模型。结果表明:单木树冠分割准确率为86.26%,冠幅相对误差平均值为6.04%,冠幅面积的相对误差平均值为11.23%;在拟合的模型中,冠幅树冠面积-胸径模型的拟合效果最好,决定系数均在0.7以上,该模型验证数据相对误差均不超过5%,符合A类森林资源调查胸径误差值低于5%的要求。提出的基于无人机影像提取冠幅及预测树木胸径的方法较为准确,可推动森林资源调查自动化发展。     

无人机遥感在我国森林资源监测中的应用动态

文章分析了无人机遥感技术在森林资源监测中的应用特点,总结了获取无人机遥感影像的技术流程.从利用无人机遥感影像获取林木几何参数、提取森林生物量信息、监测森林病虫害和森林消防4个方面阐述了无人机遥感技术在我国森林资源监测中的应用动态.在讨论无人机遥感技术在林业应用中具备成本低、效率高等优势的基础上,对无人机遥感技术在我国森林资源监测中的应用前景作了展望.     

基于无人机影像与Mask R-CNN的单木树冠检测与分割

对无人机遥感影像中单木树冠进行检测与分割并获取树冠冠幅与树冠面积参数,可以为城市中不同场景下的林业资源调查提供高效快捷的途径.以银杏树为研究对象,创建基于无人机遥感影像的银杏单木树冠数据集,并使用卷积神经网络Mask R-CNN算法结合正射影像图对城市中不同场景下的树冠进行检测和树冠边界勾绘以获取相关树冠参数.结果表明...     

基于无人机影像的天山云杉林伐后更新地林分密度估测研究

【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var.tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.9868和0.9333,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.7657。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。     

基于无人机可见光遥感的单木树高提取方法研究

利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R²为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R²)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。     

基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。     

无人机摄影获取单木三维信息方法研究

随着无人机航空摄影测量技术的成熟和发展,改变了传统森林调查的手段,加快了森林调查的数字化、智能化发展。为提高单木因子的采集效率和精度,降低外业的工作强度,基于倾斜摄影测量技术,以多旋翼无人机为数据采集平台,实现了孤立单木的三维点云模型重建。在此基础上,建立了单木三维信息量测算法,提出切割法和投影法两种提取树冠投影面积的方法,并提取树高、树干任意处直径、树冠投影面积、冠幅、树冠表面积、树冠体积6项测树因子参数。结果表明:1)树木的总高度和第一枝下高的提取精度分别为96.28%和95.61%,胸径和上部直径的提取精度分别为96.24%和93.78%;2)利用切割法和投影法提取树冠投影面积的精度分别为96.28%和98.24%,提取冠幅的精度分别为89.65%和91.50%,提取树冠表面积的精度分别为96.78%和97.58%,提取树冠体积的精度分别为94.29%和96.14%;3)实践证明,该技术可很好地应用到古树名木的保护工作中,并可对森林调查的方式提供新的技术参考,具有较高的现实意义和实际应用价值。     

基于低空无人机摄影方法的山地林木株数统计

以低空无人机遥感手段快速获取高分辨率山林正射影像,结合影像的纹理及光谱特征,利用树冠检测技术自动获取单木树冠,并借助Matlab软件编程实现侧柏及黄栌植株数量的统计,为无人机山林审计普查提供一种思路和方法。根据统计结果分析侧柏植株数量统计精度达到90%,黄栌植被提取精度不低于85%,符合审计数据要求,利用此方法可以及时掌握林业最新动态,最终可为林业审计工作提供可靠的数据服务,为林业的规划发展提供支持。