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针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图; 结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域; 通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。 相似文献
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三维激光扫描系统在林业中的应用研究 总被引:1,自引:4,他引:1
《北京林业大学学报》2005,(Z2)
该文介绍了三维激光扫描系统的组成、工作原理及仪器的性能指标、特点和操作方法.通过甘肃省小陇山林区实验,首次将三维激光扫描系统引入林业调查.通过三维激光扫描仪获取单株立木空间点云数据,利用软件建立了立木三维模型.从三维模型上可直接量测立木树高、胸径、冠幅和计算立木材积,利用获取的材积可进一步建立立木材积方程和编制立木材积表.通过与伐倒木实测数据对比,采用该系统获取的测树因子和立木材积均满足林业调查的精度要求.研究表明,采用三维激光扫描系统可实现对疏林单株立木的无损伤、高效、精准监测,可在森林资源调查中应用. 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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为了在森林资源调查中能够便捷、快速、精准、高效地获取立木胸径和树高,设计研发了一种手杖式测树仪,其以固定长度手杖为主体,搭载智能手机和测树软件。该设备在传统林业调查装备理论的基础上利用了测树学、摄影测量学、机械加工学、机器视觉、影像处理等技术,通过智能手机影像处理软件实现了胸径的自动识别、测量、记录,并通过手动截取完整立木与所得胸径值演算树高等功能,可以统一编辑、存储、导出最终所得胸径树高。分析结果表明,该手杖式测树仪所得胸径和树高的编差Bias分别为0.29、0.48 cm,相对误差Bias%为1.5%、4.2%,RMSE均为0.70 cm,相对RMSE%为3.6%、6.1%,基本满足二类调查A类精度要求,具有一定的应用价值和推广潜力。 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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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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