不同方法提取无人机影像树冠信息效果分析

以无人机航空拍摄的影像为数据源,采用目视解译和面向对象法提取胡杨、柽柳树冠信息,获得树木冠幅及林分郁闭度.结果表明,单木冠幅、林分冠幅、样地郁闭度的实测值、面向对象法估测值和目视解译法估测值无显著差异（P＞0．05）,表明面向对象与目视解译法都可有效获取单木冠幅、林分冠幅和样地郁闭度信息;面向对象法与目视解译法估测精度无显著差异（P＞0．05）,表明这两种方法获取森林单木冠幅、林分冠幅、样地郁闭度参数效果相当.但基于无人机航拍数据的面向对象树冠提取,能克服人机对话目视解译速度慢、误差大小因人而异的弊端,具有进行大面积林分调查因子定量提取的优势.     

探讨利用航空象片信息估测小班调查因子的方法

利用航空象片信息提取小班调查因子。首先利用航片对每个小班的林分类型、龄组、郁闭度和最大冠幅进行判读;其次根据以往的资料,建立林木株数分布,每公顷株数预测,直径与最大冠幅及胸径与树高、年龄等相关模型;最后由判读因子和上述模型借助于计算机求出林分蓄积量、断面积、各径阶株数,平均直径、平均高、平均年龄等因子。该试验是在我国北方次生林区进行的,多数小班因子可由航片提取,蓄积量估测的精度达到85％以上,可提高工作效率1—2倍。为我国二类森林调查提出了一种新的方法。     

基于机载LiDAR数据的林分平均高及郁闭度反演

以内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站为研究区,通过2012年8月至9月获取的机载激光雷达数据与地面同步调查样地数据,构建林分平均高反演模型和林分内郁闭度反演模型。结果表明:混交林、阔叶林和针叶林的林分平均高估测精度依次为95.66%、94.11%和90.71%,林分郁闭度估测精度依次为92.73%、56.62%和85.19%。不同森林类型的林分平均高与郁闭度反演精度存在显著性差异。     

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。     

基于偏最小二乘回归模型的高山松蓄积量遥感估测

以Landsat 8影像为遥感数据源,以遥感因子、GIS因子、林分因子、郁闭度等为自变量,在前期野外样地调查的基础上,采用偏最小二乘法(PLS),建立香格里拉县高山松蓄积量遥感估测模型。试验结果表明,郁闭度对香格里拉县高山松蓄积量估测的影响极其显著,第5、6波段对其影响较为显著;运用偏最小二乘法建立的样地蓄积量估测模型,调整决定系数R2为0.777 5,均方根误差RMSE为36.90 m3/hm2,总预报偏差的相对误差RE为23.18%,模型精度为73.08%。以像元为单位提取高山松林所对应的自变量因子,利用估测模型得到研究区高山松林总蓄积量为1 372.406万m3。     

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...     

福建柏卷斗青冈不同方式造林效果分析

在杉木采伐迹地营造福建柏卷斗青冈混交林、纯林试验,经过12a的经营管理,林木生长效果良好。结果显示:12a生的福建柏卷斗青冈混交林林分生长量平均树高、胸径、郁闭度、单株材积、蓄积量,比福建柏、卷斗青冈纯林林分生长量,平均树高分别大5.68%、4.45%、平均胸径分别粗10.43%和11.64%,平均冠幅分别大14.19%、5.3%,平均郁闭度分别大3.26%、2.15%,平均单株材积分别大28.00%、36.17%,平均蓄积量分别多42.32%、28.84%。     

基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究

以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey's高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的LiDAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和LiDAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey's高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey's高的估测结果。LiDAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392m;Lorey's高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey's高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。      

基于林分结构响应的PALSAR森林结构参数估测

为提高ALOS PALSAR数据估测森林结构参数的精度,引入代表林分结构复杂程度的调整熵值(ENTadj)参与估测,以消除林分结构对雷达后向散射系数的干扰。首先利用野外样地实测的树高计算林分的调整熵值,与Landsat8 OLI第6波段建立线性回归模型,获得基于像元的调整熵值。一般森林结构参数与ALOS PALSAR后向散射系数之间的关系可以用对数模型模拟。引入基于像元的调整熵值作为自变量对原始对数模型进行改进,分别对林分平均高、林分平均胸径、林分蓄积量建立了3种形式的改进模型。利用原始模型和改进模型分别对杉木林、马尾松林、阔叶林和针阔混交林的上述森林结构参数进行估测。最后比较模型拟合精度筛选出3项森林结构参数在各类森林中的最优模型,共计12个。结果表明:考虑林分结构干扰后,雷达估测森林结构参数模型的拟合精度R2均得到了提高。马尾松林各项森林结构参数模型的拟合度提高最大。精度检验结果表明:林分平均高估测精度(RMSE为0.74~2.51 m)、林分平均胸径估测精度(RMSE为2.61~5.61 cm)和林分蓄积量估测精度(RMSE为21.71~30.92 m3/hm2)都比较理想。本研究探讨了林分结构信息应用于合成孔径雷达后向散射系数反演森林结构参数方面的潜力,提高了光学数据结合雷达数据估算森林结构参数的能力。      

基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究

基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据，以林分蓄积量作为因变量，将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量，采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明：1)距离在6 075 m以内，林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性，且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定；2)随着间隔距离的增加，基台值逐渐减小，块金值逐渐增加，在距离达到6 075 m时趋于稳定；3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性，而坡度与林分蓄积量具有负相关性；4)GWR模型的R²(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R²(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性，且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性，采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长，同时考虑海拔和坡度的影响，从而促进林分蓄积量的增长。     

基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演

【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。     

基于无人机多光谱影像的云南松林蓄积量估测模型

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R²)、平均绝对误差(E_MA)、均方根误差(E₍RMS()、平均相对误差(E_MR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R²=0.89,E_MA=4.69m³·hm^-2, E_RMS=5.45m³·hm^-2, E_MR     

森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律

为研究森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律,根据某监测区域地面调查样地对应的遥感和GIS信息,设计蓄积量估测模型,通过数学仿真方法研究郁闭度对蓄积量估测的影响大小及规律。研究结果表明郁闭度对蓄积量估测起非常重要的作用,若要通过监测区域样地对应的遥感和GIS信息,建立以样地为单位的蓄积量估测方程,郁闭度是不可或缺的影响因子。因此必须先估测森林郁闭度,再建立包含郁闭度的蓄积量估测方程,才能实现以遥感和GIS为基础的蓄积量估测。     

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(R~2)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R~2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。      

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。     

宜良县云南松林生物量遥感估测方法研究

利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。     

基于无人机激光雷达的人工林碳储量线性与非线性估测模型比较

【目的】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标,掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源,但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题,因此,需要选择合适的林分解析变量和模型。【方法】借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据,以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象,分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测,选出最优模型并进行精度评价。【结果】研究表明:(1)模型方法而言,非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型(R2为0.66～0.86,rRMSE为23.51%～9.91%),线性模型(R2为0.52～0.85,rRMSE为27.70%～12.38%)。(2)模型使用平均高、郁闭度为基础变量,以穷举法筛选出来的变量组合,估算森林参数得出最佳模型,其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高(R2=0.86,rRMSE=9.91%)。【结论】通过激光雷达估测人工林碳储量时,加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果,非线性模型比线性模型更适合人工...     

基于高分一号PMS的新疆落叶松林分郁闭度遥感定量估测

【目的】探索高分一号卫星影像在新疆落叶松林林分郁闭度估测中的应用潜力,为高分一号卫星影像用于林分郁闭度定量估测提供技术方法。【方法】以新疆布尔津林场为研究区,以阿尔泰山西段新疆落叶松林为试验对象,基于高分一号PMS多光谱影像和DEM数据,利用遥感和GIS技术,采用多元逐步回归和BP神经网络2种方法对新疆落叶松林分郁闭度进行估测。【结果】从模型验证结果可以看出,BP神经网络模型(决定系数R~2=0.713,均方根误差RMSE=0.082,相对均方根误差rRMSE=0.175,估测精度EA=82.401%)对新疆落叶松林林分郁闭度的估测要明显优于多元逐步回归模型(R~2=0.692,RMSE=0.085,rRMSE=0.182,EA=81.680%),且BP神经网络模型建模时R~2=0.714,与其精度验证时的R~2=0.713非常接近,说明模型的稳定性良好。【结论】2种模型的估测精度均高于80%,这说明高分一号PMS数据在新疆落叶松林林分郁闭度估测方面具有一定的潜力。     

尤溪县马尾松人工林标准表制定的研究

在尤溪县马尾松人工林郁闭度0.8以上的林分设置标准地,调查测定林分平均胸径、平均高、优势高、单位面积上的蓄积量、胸高断面积和株数等因子。以林分优势高为辅助变量,林分蓄积量为因变量,采用免疫进化算法建立标准林分蓄积量模型;再以林分形高为因变量,林分优势高为辅助变量,通过多方程的拟合对比,建立合适的林分形高模型,据以编制了尤溪县马尾松人工林标准表,为森林资源清查中林分疏密度和蓄积量的确定提供了科学依据。