背包式激光雷达林木点云帧间匹配算法比较研究

[目的]为了提高背包式激光雷达估测林木胸径精度,得到在不同坡度的林分下高精度帧间匹配方法.[方法]使用Ubuntu 16.04和ROS Kinetic系统,将背包式激光雷达在不同坡度的林分下扫描数据转化成单帧点云,并采用关键帧技术选取实验点云;应用ICP算法、NDT算法、基于点云曲率特征匹配算法、基于PFH特征匹配算法...     

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。     

加强金工实习 培养创新能力

结合河北农业大学的实际情况,文章论述了金工实习与培养学生创新能力之间的关系,指出完善的金工实习有利于提高学生的个人动手能力和创新能力。在金工实习中引入合理的教学方法,通过橱窗展示和优化教学实习全过程,要求学生自己拟定零件加工工艺,并在指导教师带领下亲自到一些著名企业参观、实习。不仅极大的带动了学生对金工实习的兴趣,而且最大程度的挖掘学生的创新潜能,必然会激发学生参与金工实习的热情,使金工实习达到一个新的水平。     

基于特征选择的TLS蒙古栎人工林点云分类研究

【目的】针对点云分类过程中多依据经验盲目构造特征的问题,本研究提出使用基于xgboost的特征选择弥补上述不足。【方法】本研究的数据为地面激光雷达扫描获得的蒙古栎人工林数据。本研究考虑构造适当的特征训练分类器将TLS点云快速分离为地面、树干与枝叶3个类别。在分类过程中,先在训练集中逐点搜索100个近邻构造19个特征,然后使用这些特征训练xgboost分类器,并依据控制分类器节点分裂的特征频率获得特征重要性。获得特征重要性之后将特征按重要性做降序排列,并依据该序列依次增加特征数量训练xgboost。因为构造了19个特征,所以在上述训练分类器的过程中可获得19个关于特征重要性的分类器模型。依次将上述模型应用于测试集的分类,在保证分类器性能的情况下,依据测试集的表现选择了前6个特征,从而实现了TLS点云分类的特征选择。【结果】使用基于特征选择获得的6个特征与依据经验构造的19个特征训练分类器的测试准确率分别为0.954 8与0.956 2。相较于使用19个特征,使用6个特征的分类器性能仅降低了0.001 4。在训练集与测试集中计算6个特征用时分别占计算19个特征用时的53.13%与54.33%。【结论】结果表明特征选择策略可有效提高特征计算效率,而且在保证分类器性能的前提下可以避免特征构造的盲目性。     

农机金相切割机的设计与研究

介绍了一种切取棒料剖片的农机金相试样切割机,通过轴向移动的工作台和纵向移动的砂轮片,完成对棒料的两次切割.控制系统的核心采用PLC,变频调速器实现了对砂轮片转速的无级可调和自动控制.采用机电一体化设计思想,对其整体造型、机械结构和控制系统进行了设计,保证了农金相试样切割机的切割质量.     

森林工程专业《仓储工程》课程双语教学实践与探讨

为积极应对经济全球化和科技革命的要求,适应现代仓储工程国际化的形式,森林工程专业《仓储工程》（Warehousing Engineering）课程采用中英文双语教学。结合教学实践过程,本文以课堂教学和实践环节为着眼点,对目前《仓储工程》课程双语教学中存在的问题进行探讨分析,并提出改进措施,期望能够激发学生的学习兴趣,进一步提高该课程的教学水平。     

高校图书馆为新农村建设搭建信息技术平台

当前，高校图书馆应在新农村建设中发挥重要作用。本文阐述了其必要性和具体措施。并结合我校枣研究数字化平台，论述了高校图书馆为新农村建设搭建信息技术平台的重要性。     

基于Sentinel-1A与Landsat 8数据的北黑高速沿线地表土壤水分遥感反演方法研究

土壤含水量是影响水文和气候变化的基本参数,研究土壤含水量分布,对气候变化、水资源分布、农作物估产等有着重要的现实意义和科学价值。本文以2015年6月21日的Sentinel-1A(哨兵1号)双极化合成孔径雷达影像为基础,结合同时段辅助光学影像Landsat 8,对北安—黑河高速沿线地区不同植被覆盖程度下复杂地表土壤含水量进行反演研究,探讨不同极化组合方式在不同土地利用方式下的土壤水分含量反演结果。结果表明:VH极化及VH与辅助变量NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)组合反演精度分别为52.1%和53.6%,整体效果并不理想。VV极化(VV Polarization)图像和双极化VV/VH(VH Polarization)组合在裸露和低植被地区反演更具有优势,其精度分别为75.4%和59.5%,而在高植被覆盖度地区并不适用。VH极化反演结果中耕地土壤含水量比实际值低9.37%,VV极化在低植被区域土壤含水量比实际值低10.45%,在灌木及耕地地区VV/VH反演结果精度比单极化及其组合反演结果低,最高精度模型的反演是VV结合NDVI。VV与辅助变量NDVI结合能综合反映复杂地表环境下土壤含水量,其精度达84%,标准误差RMSE为2.07,比VV极化反演精度提高8.8%,RMSE比VV极化降低2.704。VV与辅助变量NDVI组合方式在中等植被覆盖地区土壤含水量反演更具有优势,并能够更好地发挥哨兵1号C波段合成孔径雷达在土壤水分研究中的潜力与有效性。     

弱光束条件下森林区域光子云去噪算法精度研究

先进地形激光高度计系统（ATLAS）可为全球森林冠层高度测量提供科学数据,利用ATLAS光子云数据可获取森林冠层高度信息。为探究光子云去噪算法在弱光束条件下森林研究区的去噪效果,采用局部距离统计算法、基于密度的聚类(Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法和基于粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)模型的PSO-DBSCAN算法在弱光束条件下的森林区域进行了光子云去噪试验,研究了算法的去噪精度,并分析研究区不同特性对于去噪效果的影响。结果表明： PSO-DBSCAN算法在弱光束条件下森林区域去噪精度达到了0.95,满足光子云去噪的精度要求,该算法相对局部距离统计算法和DBSCAN算法表现出更好的去噪效果;相对地形坡度和植被覆盖度,太阳高度角会对算法的去噪结果产生更大的影响。     

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。