基于图像处理技术的植被半球图像孔隙度提取

冠层孔隙度是评估生态环境的一个重要参数。现阶段主要通过天空遥感以及地面观测对冠层孔隙度进行测量,多使用国外现有研发设备。半球摄影技术在计算植被冠层孔隙度上优势明显,通过对原图像处理,分析最佳阈值,确定最佳视角分环数,统计像素值进而计算冠层孔隙度。并与现有测取设备获取的数据对比,二者有较高拟合度。该方法对反演森林生态系统的重要结构参数提供一种新型方法,为今后研发国内监测设备提供技术支持。     

森林冠层孔隙度提取方法比较

选取最大熵算法、OTSU算法和改进OTSU算法对同一副鱼眼镜头的冠层半球图像进行孔隙度提取,并将结果与Winscanopy软件所得结果进行比较分析。结果表明,改进的OTSU算法与Winscanopy具有最高的相关性,改进OTSU算法为有效获取冠层孔隙度开辟了新途径。     

数字图像处理在森林冠层生长研究中的应用

森林冠层半球图像的孔隙度是研究植物群体和群落生长分析的重要参数。本项研究针对森林冠层半球图像,运用数字图像处理的方法进行了单色通道提取、分割和特征提取。结果表明,本项研究采用的改进OTSU算法,结合Matlab应用软件,可以有效地提取出森林冠层半球图像的孔隙度。所提方法与Winscanopy软件相比,具有更好的相关性和更小的误差,为森林生长状况分析提供了有效的依据,为叶面积指数的研究开辟了新途径。     

基于TanDEM-X数据和改进三阶段算法反演森林冠层高度

【目的】提出一种基于TanDEM-X SAR数据的RVoG模型三阶段算法反演森林冠层高度,以解决RVoG模型实际应用中模型成立条件难以严格满足、受地形影响导致森林冠层高度估测精度不高的问题。【方法】以云南省普洱市思茅区思茅松纯林和混交林为研究对象,开展经典三阶段算法、地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法和低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度试验。【结果】RVoG模型经典三阶段算法反演森林冠层高度存在低估现象(r=0.11, bias=-26.20 m, RMSE=7.16 m),地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法、低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的估测精度较经典三阶段算法提高,其中低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的改善效果最佳(r=0.79, bias=-1.69 m, RMSE=2.56 m);思茅松纯林的估测效果(r=0.81, bias=1.40 m, RMSE=2.27 m)优于思茅松混交林(r=0.72, bias=-3.09 m, RMSE=2.87 m)。【结论】相比经典三阶段反演算法,基于TanDEM-X S...     

崂山林场森林冠层叶面积指数反演研究

本文以地处崂山林场东部林区作为研究区,运用逐步分析方法对6种植被指数和海拔、坡向、坡度等立地信息进行比较分析,筛选出3种植被指数NDVI、RVI、SAVI可敏感反映森林冠层LAI,建立分别以NDVI、DVI、SAVI为自变量的二次曲线模型、幂函数曲线模型、指数曲线模型以及包含这3种植被指数的多元线性模型,从决定系数(R2)和标准误差两个方面对基于不同植被指数LAI反演模型进行定量分析。结果表明,崂山林场LAI最佳的统计模型是多元线性模型,模型的R2是0.812,具有较好的估测效果。利用该模型反演了研究区的林分冠层LAI,并把崂山林场的林分冠层LAI分为5个等级,研究区的森林冠层LAI分布呈现西北部和东南部较低,而东北部和南部相对较高的特点。     

广州市酸雨对不同森林冠层淋溶规律的研究

１９９８年４月至１９９９年３月对广州市白云山马尾松林和常绿阔叶林、广州市龙眼洞马尾松林两试验点进行了酸雨的监测,并测定和分析了林内穿透雨物理量及化学量,旨在探讨酸雨对不同森林冠层养分淋溶规律的影响。结果表明：（１）广州市酸雨占次数的７９．７％或占降雨量的９５．１％。（２）酸雨通过林冠层后,ｐＨ值明显增加。（３）在马尾松林和常绿阔叶林中,某些单次降雨出现ＳＯ４＾２－、ＮＯ３＾－、ＮＨ４＾＋Ａｌ＾３＋、Ｎａ＾＋的负淋溶现象,说明森林对这些离子（特别是ＮＯ３＾－、Ａａ＾３＋）具有吸收作用;阔叶林全年的ＮＯ３＾－和Ａｌ＾３＋净淋溶为负值,说明阔叶林比马尾松林对这两种离子具有更强的吸收能力。（４）雨水酸度增加（即ｐＨ值减小）,明显提高阳离子Ｃａ＾２＋、Ｍｇ＾２＋、Ｋ＾＋和Ｎａ＾＋冠层淋溶面分率。（５）ＮＨ４＾＋、ＳＯ４＾     

基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测

利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。     

基于TM影像数据的林分冠层郁闭度反演技术研究

本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。     

一种半球图像的处理方法

冠层结构是描述作物植被—环境界面的重要议题,半球图像法以其方便、廉价、省时、省力获得了众多学者的青睐,但半球图像法的发展受到鱼眼镜头畸变和图像处理技术的限制。文章以模拟鱼眼镜头的模型照片为研究对象,应用Image-pro plus图像处理软件,得出从原始图像提取目标的方法步骤,易于理解,方便操作。对照相法研究林冠结构的图像处理方面有一定的指导作用。     

林冠结构、辐射传输与冠层光合作用研究综述

林冠内辐射的分布常用泊松分布、二项分布等来描述,主要取决于叶片的空间散布和状态。冠形与辐射分布和冠层光合作用密切相关,影响程度与地理纬度、太阳高度、林分密度等有关。叶片方位角为随机分布通常是合理的假设。叶倾角分布对叶片尺度的辐射吸收和光合作用是十分重要的,但在冠层尺度上的影响则小得多,并与其它冠层结构因素有关。由于叶倾角的测定十分困难,因而球面和椭球面叶倾角分布是常用的假设。不同的树冠分布方式及在     

说话人识别特征提取中改进算法的研究

从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是说话人识别的关键环节,介绍线性预测MEL倒谱系数（LPMCC）和一阶差分（△MFCC）,二阶差分（△△MFCC）再加上时域特征信息的帧能量参数构成的（3Q＋1）维特征矢量的特征提取的两种改进算法,并通过实验比较了两种算法在识别率上的差别。     

基于叶面积指数的森林郁闭度遥感反演研究

以密云半城子为研究区,以TM影像为数据源,基于RS技术,提取归一化植被指数。根据实测真实叶面积指数及结合土地利用信息确定的聚集度系数,计算有效叶面积指数。在此基础上构建NDVI与有效叶面积指数间的回归模型,最后利用John提出的郁闭度估算模型进行郁闭度的估算,并对估算结果进行精度检验。结果表明:NDVI与有效叶面积指数相关性高,可用于有效叶面积指数的估算;采用有效叶面积指数,综合考虑叶倾角进行郁闭度估算精度较高。     

基于GIS的林地郁闭度测定方法研究

为了探究一种精度高、成本低的林地郁闭度测定方法,笔者提出了基于GIS的树冠投影法,从测定方法的精准度和测定时间2个方面对传统树冠投影法和基于GIS的树冠投影法进行了比较。结果表明:将GIS系统与树冠投影郁闭度测量方法相结合,既保证了郁闭度的测量精度,又提高了工作效率。     

基于OTSU算法与数学形态学的木材缺陷图像分割

在木材分选过程中,图像缺陷分割技术占有重要的地位,能否精确提取缺陷轮廓会直接影响到分选的准确率.本文讨论提取木材表面缺陷图像的方法,应用OTSU算法与数学形态学相结合的方法对缺陷图像进行分割,最终提取出缺陷边缘.实验表明,经过OTSU算法和数学形态学进行图像分割,最后得到的木材缺陷图像更加清晰、连贯,提高了图像的可视性和准确性.     

基于机载激光雷达冠层高度模型的小班区划

目的 探究如何有效利用机载激光雷达冠层高度模型（CHM）自动区划小班,提高小班区划工作效率。 方法 在高光谱影像树种信息的辅助下,使用机载激光雷达数据生成的CHM进行两种空间尺度的分割和优化来自动区划小班。先对1 m空间分辨率CHM数据进行过分割,再对降尺度处理并平滑后的5 m空间分辨率CHM数据进行欠分割,结合两种尺度分割结果并优化得到最终区划结果。将自动区划结果与人工区划小班、数字正射影像（DOM）屏幕勾绘小班以及主伐作业小班为三类参考小班对比,采用最终测量精度（UMA）准则的圆度（RO）,紧致度（CO）,形状指数（SI）,最小包络圆短半径（RE）,椭圆度（EF）和形状因子（P2A）8个指标,及自动区划小班与参考小班的交并比（IOU）指标,定量评价自动区划小班边界勾绘的准确程度。并利用样地实测数据和CHM数据计算自动区划结果平均胸径、平均树高和冠层平均高的可解释性方差,验证自动区划结果的内部一致性和外部差异性精度。 结果 自动区划结果与参考小班的UMA形状、面积等特征较接近,与人工区划小班最相近。自动区划小班与人工区划、屏幕勾绘、主伐作业小班交并比大于70%的比例分别为46%,37%,43%,交并比大于50%的比例分别为61%,54%,55%。自动区划结果平均胸径可解释性方差为97%,平均树高可解释性方差为98%,和人工区划小班相同,说明其内部一致性高且和相邻小班差异大。冠层平均高可解释性方差为84.81%,比人工区划小班提高了1.77%。 结论 利用两种空间尺度的CHM与高光谱树种分类图的分割和优化方法自动区划的小班在内部一致性及边界的精准度方面有明显优势,更符合小班边界处林木的分布情况,小班边界准确,且工作效率高,有助于森林的精细化管理。     

基于ICESat-GLAS波形估测平均树高的研究

以吉林省汪清林业局经营区域为例,基于星载激光雷达ICESat-GLAS回波参数,构建了平均树高回归模型,预估精度为84.05%;利用反距离加权法,对ICESat-GLAS光斑平均树高估测值进行差值运算,得到初始CHM(Canopy Height Model),实现了平均树高空间连续分布制图;再利用坡度校正和3×3移动窗口差分滤波平滑初始CHM,得到研究区平均树高修正CHM,预估精度达到91.52%。研究结果表明,坡度校正和移动窗口差分滤波方法能有效削弱坡度影响,剔除异常点,提高平均树高估测精度。     

林业监测无人机林冠下路径规划及其算法分析

从无人机自主路径规划角度,研究了重型四旋翼电动无人机林冠下自主巡航的控制策略.该算法以多个神经网络算法为核心模块,配合基于策略集的逻辑决策算法等辅助算法.神经网络训练时,无人机悬停稳定相关功能的训练可以使用自反馈训练,但路径选择相关功能需要采用人工遥控训练方法,经过48 h训练过程,无人机的实际路径规划能力及电池管理等...