基于GLAS数据的森林生物量估算研究进展

森林生物量是森林生态系统监测的一个重要指标。GLAS波形信息与森林冠层高度、生物量有较强的相关性,在森林冠层高度、生物量等参数估算中具有广阔的应用前景。本文简要介绍了GLAS激光雷达系统及其特点,重点总结归纳了应用GLAS进行森林冠层高度、生物量估算原理及方法,并对森林冠层高度、生物量估算模型作了介绍。     

基于激光雷达的宁波市晴天消光系数垂直特征分布

对2015年7月至2017年6月宁波市镇海站晴天AGHJ-I-LIDAR激光雷达资料进行分析,发现355 nm波长的平均消光系数明显高于532 nm波长,355 nm波长的消光系数平均高值区可达>0.6 km^-1,离地面有一定的距离,主要出现在0.5~0.9 km的高度,时间上主要出现在9:00—23:00。消光系数>0.4 km^-1区域的上边界呈现出一定的日变化趋势,中午前后与日出、日落时相比略高。632 nm波长上消光系数高值区仅为0.4~0.6 km^-1,主要出现近地面层,集中分布在0.1~0.3 km的高度,时间上主要在13:00—21:00。划定不同消光系数的界限,统计超过界限消光系数的出现区域概率,结果表明,消光系数高值区的分布概率上,355 nm波长区域明显>532 nm波长对应区域;从高度分布上来看,355 nm波长高概率区域的上界和下界均比532 nm波长要高。同时,355 nm波长有明显的日变化,中午前后上界有峰值。     

基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测

针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响.首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证.结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异.坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26～3.88 m.样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m.该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考.     

基于LiDAR的温室番茄冠层几何参数提取

【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比V_RMSE为0.011 3,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。     

农田耕后地表微地貌自走遥控测量装置设计与试验

针对油菜精量联合直播机作业后,田间作业厢面微地貌形状特征参数测量困难、传统测量方法存在测量效率和误差难以兼顾、现有测量装置操作便捷性不够的问题,设计了一种自走遥控地表微地貌测量装置。该装置主要由行走部件和微地貌测量系统组成,装置可以通过遥控操作到达指定测量区域并通过手机APP控制激光雷达扫描作业高度和扫描作业速度及实时显示测量装置测量状态信息,实现农田耕后地表微地貌特征高效测量。对装置行走部件悬挂避振机构和驱动机构行走驱动力进行了设计和分析,确定了弹簧避振器中圆柱螺旋压缩弹簧参数和驱动机构驱动电机参数;对微地貌测量系统控制单元硬件和软件进行了设计,确定了控制单元硬件电路和软件工作流程;对装置倾斜误差和系统误差进行了分析,消除了装置倾斜误差和系统误差。开展了装置田间测量试验,对地表厢面微地貌特征及畦沟沟型进行了测量,结果表明：相较于传统针板法测量方式,所开发的微地貌测量装置测量油菜直播机作业后的地表微地貌特征,获得的厢面平整度特征参数高度均方根、表面相关长度、畦沟平均沟宽、沟宽稳定性系数、平均沟深和沟深稳定性系数误差分别为4.01%、4.81%、3.70%、1.34%、2.09%和2.8...     

果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法

为提高林果园移动机器人导航系统的精确性与鲁棒性,提出一种基于激光雷达三维点云的果园行间高低频双源信息融合实时导航方法。首先,喷雾机器人搭载三维激光雷达采集两侧果树点云信息,对原始点云数据进行直通滤波、降采样和统计滤波等预处理,保留感兴趣区域内果树冠层点云;然后,将分别基于高频更新的牛顿插值算法和低频更新的非线性支持向量机(Non-linear support vector machine, NSVM)算法拟合的行间导航线进行互补融合;最后,在导航线切换时,对融合后导航线的稳定性进行优化,并使用三次B样条算法使导航线平滑。实验结果表明：融合优化后的导航线最大曲率为0.048 m^-1,平均曲率为0.018 m^-1;分别以0.5 m/s和1.0 m/s的行驶速度对融合优化后的导航线进行跟踪,绝对横向偏差最大值分别为0.104 m和0.130 m,平均值分别为0.053 m和0.049 m,说明该导航方法能够满足作业装备在果园行间自主导航作业的需求,为喷雾机器人在果园环境中的自主导航提供技术参考。     

面向激光雷达点云数据的多结构树种识别

针对由于树木种间相似性和种内差异性带来的识别困难,以及由于采集环境及设备的多样性导致的点云质量差异,提出面向激光雷达点云数据的多结构树种识别方法(MSTSR)。首先借助改进的组合采样策略,在有效降低数据冗余的同时,保留单木的主体枝干结构;其次通过内建的近邻感知与增强模块(NAE)层次化聚合点云属性,以形成高阶的语义描述;最后通过融合树冠、主干以及整树的多结构信息,生成跨尺度的树木点云表征。在地面激光雷达采集的树种点云数据集上验证该方法的有效性,该数据集由7个树种共690棵树组成的。结果表明：该方法的总体准确率达到94.2%。相比主流的PointNet和PointNet++深度点云分类网络,分别提升13.04和9.42个百分点;相比基于点云的多视图2D投影方法,提升8.19个百分点;相比基于多个测树因子的随机森林方法,提升24.63个百分点,从而证实采用深度网络直接进行树种点云识别的潜力。     

双激光雷达温室运输机器人导航系统研制

为解决机器人在温室环境下的自主导航问题,该研究研制了基于双激光雷达的温室运输机器人导航系统,实现温室环境下的地图构建、路径规划和定位导航。融合激光雷达与编码器信息,使用cartographer算法及时定位与地图构建。根据地图与检测点信息,采用Dijkstra算法规划全局路径,使用动态窗口算法规划局部路径,完成自主导航。试验表明,车载系统分别以0.2、0.5和0.8 m/s速度运行时,实际导航路径与目标路径的横向平均偏差小于13 cm,标准差小于5 cm;导航目标点处横向偏差、纵向偏差的平均值不超过9 cm,均方根误差不超过11.2 cm,标准差小于5 cm,航向偏差的平均值小于10°,均方根误差小于12°,标准差小于6°,满足机器人温室运输作业的导航精度需求。     

机载LiDAR和高光谱融合实现普洱山区树种分类

[目的]通过机载遥感影像对普洱山区进行植被分类研究,为山区森林经营规划与可持续经营方案的制图提供高效应用途径。[方法]将2014年4月航拍的机载AISA Eagle II高光谱和Li DAR同步数据融合,利用点云数据提取的数字冠层高度模型(CHM)得到树种的垂直结构信息,结合经过主成分分析(PCA)的高光谱降维影像,选用支持向量机(SVM)分类器进行分类。[结果]普洱市万掌山实验区主要树种分为思茅松、西南桦、刺栲、木荷等。融合影像数据分类的总体精度和Kappa系数分别为80.54%、0.78,比单一高光谱影像数据分类精度分别提高6.55%、0.08,其中主要经营树种思茅松的制图精度达到了90.24%。[结论]该方法对山区主要树种的识别是有效的,将机载Li DAR与高光谱影像融合可以有效改善分类精度。     

雷达昆虫学研究进展及应用前景

雷达昆虫学经过近50年的发展,取得一系列的重要成果。本文系统介绍了各类昆虫雷达的体制和功能,总结了相似体制天气雷达与昆虫雷达的主要区别,回顾了各相关国家雷达昆虫学的实践情况,归纳了昆虫雷达建制技术取得的进步,并展望了雷达应用的前景及其今后昆虫雷达建制技术的发展方向,以期促进我国昆虫雷达事业的发展。