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机载激光雷达和航空数码影像单木树高提取 总被引:6,自引:0,他引:6
用激光雷达(LiDAR)数据和航空数码影像相结合进行单木水平树高反演.对研究区的LiDAR点云数据进行滤波和分类,根据地形特点、地表植被状况以及其他地类的分布,采用Tin Filter滤波算法提取地面回波点和植被回波点.用面向对象的方法对高空间分辨率(25 cm)的航空数码影像进行单株木检测.通过多尺度、树冠模式的分割创建影像对象和类层次,用最邻近距离和成员函数法进行影像对象的分类,并基于分类结果进行再分割.对分割后的树冠多边形进行边缘优化,以准确识别单株木.将植被回波点和影像分割后得到的树冠多边形进行叠加,计算多边形内的LiDAR数据最大高程差值,与实测树高进行相关分析,建立单木树高估测回归方程,平均估测精度为74.89%. 相似文献
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目的 构建基于机载LiDAR的落叶松组分生物量反演模型,讨论不同方法对模型构建的影响。 方法 以地面实测样地数据和同步获取的机载LiDAR点云数据为数据源,分别采用多元线性回归(MLR)和随机森林(RF)方法,估测了长白落叶松的组分生物量,利用"刀切法"评价了模型的泛化能力。 结果 表明:(1)MLR筛选得到的Hinterval、H80、D10、D20与各组分生物量普遍表现为显著(P < 0.05)或极显著水平(P < 0.01)。(2)MLR模型的R2高于0.82(枝、叶除外);RF模型的R2均高于0.91,且均拥有较小rRMSE、TRE值。(3)MDI和MDA方法的变量相对重要值排序均能较好地体现LiDAR变量与生物量之间的关系,MDI在趋势性判断和阈值设定方面更具优势。 结论 LiDAR变量与组分生物量具有显著的相关性。RF拥有更好的拟合效果和泛化能力,MLR则对LiDAR和组分生物量的关系有更明确的解释能力。反演模型能较好地反映林分的现势特征,生物量被低估的现象会随着林龄的增加而逐步增多。 相似文献
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少白头症为少年长白发,一般常见于 12~ 30岁的青少年.究其病因多属思想负担过重、营养不良、睡眠不足等造成.本人也曾因患少白头而身心极度自悲,幸得友人献方才彻底治愈,后用此方也治愈多人,特向各位读者推荐.
方一:取黄精、首乌、黑豆、生地、熟地、黑枣、杞子、红枣各 50克,冲好酒 1.5~ 2.5公斤,浸泡 5~ 7天后饮服.此酒可长期饮用.
方二:取黑芝麻 0.5~ 0.75公斤,淘洗干净后用蒸笼蒸熟(切不可妙), 再置于阳光下晒干后与适量白糖混合均匀装瓶(糖加入量视个人喜好可多可少). 每天随时咀嚼服食即可,用量随意,能多吃尽量多吃.
以上两方可同时服用,也可只服 1方,只要坚持服用,1~ 2个月之后头发会慢慢变得乌黑发亮 . 相似文献
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【目的】探究叶面喷施纳米铁肥对果树生长发育的应用效果,为果树叶面肥的施用提供技术参考。【方法】在日光温室条件下以桃树为试材,研究了3种纳米铁肥,即纳米铁粉(50 nm)、纳米三氧化二铁(30 nm)、纳米四氧化三铁(20 nm)对桃树新梢伸长、叶面积、叶片叶绿素含量和净光合速率的影响。采用单因素随机区组试验设计,以不同纳米铁肥作为不同处理,以清水作为CK(对照),试验共4个处理,以单株桃树为一次重复,重复3次,共12棵桃树。喷施的铁浓度为100 mg/L,叶面喷施以叶片湿润、均匀但不形成水滴为度。【结果】纳米铁肥处理可以显著促进桃新梢伸长和叶片生长,提高叶片的叶绿素含量和净光合速率。不同叶面喷施纳米铁肥处理下,叶面喷施纳米三氧化二铁的新梢长度(10.37 cm)、叶面积(3 928.90 mm2)、叶绿素含量(3.16 mg/g)均最高,较CK分别显著提高了42.23%、10.87%、70.81%,与叶面喷施纳米铁粉差异不显著。叶面喷施纳米铁粉的叶片净光合速率[11.92μmol/(m2·s)]显著高于叶面喷施纳米四氧化三铁和CK,但与叶面喷... 相似文献
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简要介绍了在ZH1105W柴油机基础上扩缸变型而设计的ZH1115柴油机的主要技术规格、主要结构、主要零部件结构特点和整机性能水平。 相似文献
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基于机载激光雷达和高光谱数据的树种识别方法 总被引:1,自引:1,他引:1
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massoniana,毛竹Phyllostachys edulis,杉木Cunninghamia lanceolata,油茶Camellia oleifera的训练样本分层自动提取后再进行分类,激光雷达和不敏感色素指数变量能有效提高树种分类精度。其中高光谱+激光雷达+结构不敏感色素指数变量组合的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数分别为89.12%和0.86,阔叶林、马尾松、毛竹、杉木、油茶的用户精度分别为75.00%,100.00%,86.36%,90.91%和96.55%。该方法对本研究区森林树种的识别是有效的。 相似文献
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