基于TLS数据的单木胸径和树高提取研究

利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的“飞点”和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点云数据中提取单木位置、胸径和树高。用小兴安岭凉水自然保护区的白桦天然次生林对算法进行了检验,5块多站扫描样地单木识别的平均精度为72.16%,将所提取的单木位置、胸径和树高与外业实际测量数据对比,结果一致性较高。5块多站扫描样地的胸径和树高均方根误差分别为2.38、2.55、3.58、2.21、1.92 cm和4.31、3.87、2.34、5.00、3.47 m。      

基于机载LiDAR落叶松树冠几何形状三维重建关键技术研究

森林冠层的三维重建研究能够更加直观反映森林空间结构,提高森林参数的测量精度。目前小光斑激光雷达已经广泛应用于林业研究中。为建立落叶松树冠三维形状模型,以长春净月潭实验区落叶松机载LiDAR(LiDAR,Light Detection And Ranging)数据为基础,采用K-means算法提取建模参数。该算法以单木树冠顶点作为初始聚类中心,经过4次迭代估测出单木树高和单木树冠直径,通过与试验区的单木实测数据对比,进行相关性分析,得到估测树高和估测树冠与实测数据相关系数分别为0.892 4和0.769 0,经过验证,估测树高和估测树冠的精度为94.06%和82.21%。利用激光雷达提取出的单木坐标、树高、树冠和冠基高采用旋转抛物线方法重建森林尺度三维模型呈现森林结构。     

激光雷达数据在森林参数获取中的应用

由于激光雷达技术可直接获取地物的三维空间坐标信息, 使得激光雷达数据在森林参数估测方面具有独特的优势。文中首先介绍了激光雷达的一般工作原理, 然后总结了国外近年来激光雷达数据在森林参数(树高、冠幅、生物量、碳储量)获取方面的应用, 以及国内林业工作者在激光雷达数据应用方面所做的尝试, 最后对激光雷达数据在森林参数获取方面的前景进行了展望。     

基于机载LiDAR数据的农作物叶面积指数估算方法研究

叶面积指数(LAI)是农作物长势监测及估产的重要参数,激光雷达能够提供精确的农作物冠层结构信息,可弥补光学遥感在提取冠层结构信息方面的不足。因此,本文旨在挖掘激光雷达所能提取的农作物垂直结构信息,并研究冠层结构参数与农作物叶面积指数之间的关系,从而估算整个研究区的叶面积指数。首先,基于机载激光雷达数据提取平均高度(Hmean)、最大高度(H_(max))、最小高度(H_(min))、高度百分位数(H_(25th)、H_(50th)、H_(75th)、H_(90th))、激光穿透力指数(LPI)、回波点云密度、孔隙率(fgap)、叶倾角(MTA)等结构参数;然后,利用Pearson相关性分析法对以上参数与地面实测LAI进行相关性分析,并选择与LAI相关性高的参数;最后,对选择的敏感性参数进行回归分析,构建激光雷达参数与实测LAI的LiDAR-LAI估算模型,估算整个研究区的农作物冠层LAI。精度评价结果表明:预测LAI与实测LAI之间的相关系数为0.79,均方根误差为0.47,说明激光雷达所提取的农作物冠层结构参数可用于估算空间上连续、大面积的农作物LAI。     

基于多传感器融合的水稻行识别与跟踪导航研究

水稻生产田间管理机械自动跟踪水稻行是提高水稻生产田间管理自动化程度的关键。为避免田间管理机械碾压水稻行,本文融合机器视觉和2D激光雷达信息识别水稻行,并进行水稻行跟踪导航控制。首先分别利用机器视觉和激光雷达提取水稻行中心点,并统一空间坐标和目标区域,再采用稳健回归算法拟合水稻行中心线,获取导航基准线并计算出导航参数。然后设计了预瞄追踪PID控制器,最后搭建了水稻行跟踪导航试验平台并进行试验研究。试验结果表明,跟踪模拟水稻行的曲线导航试验标准差为27.51 mm;跟踪机械移载的水稻行导航试验横向偏差标准差为43.03 mm,航向偏差标准差为3.38°。     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积...     

国产星载激光雷达森林回波波形模拟仿真

为探究拟发射国产星载激光雷达卫星波形数据在森林结构参数估测方面应用潜力,首先需对其回波波形进行模拟仿真。针对地形无规律起伏和林层结构复杂这一问题,本文采用有限元原理实现了随机地形与林分三维信息的模拟仿真;针对激光脉冲传输过程中能量衰减的问题,引入了激光雷达辐射传输模型;为验证本文所建回波仿真系统有效性,利用与国产星载激光雷达回波波形相近的ICESat-GLAS实测波形数据对GLAS仿真波形数据进行验证。研究结果为：发射波仿真波形与实测波形相关系数为0.96;地形坡度分别为0°～10°、10°～20°、20°～30°和30°以上时回波仿真波形与实测波形相关系数均值分别为0.90、0.88、0.85和0.81;郁闭度分别为0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8和0.8～1.0时回波仿真波形与实测波形相关系数均值分别为0.81、0.80、0.84、0.88和0.90;针叶林、阔叶林和混交林回波仿真波形与实测波形相关系数均值分别为0.85、0.86和0.89。研究结果表明：本文所建回波仿真系统可用于国产星载激光雷达回波仿真。回波仿真所得国产星载激光雷达仿真波形,可为森林结构...     

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...     

基于地基激光雷达的玉米真实叶面积提取方法研究

叶面积指数(LAI)是定量描述植物叶片生长状态的重要参数,相较于受叶片聚集情况影响较大的有效LAI,真实LAI更能准确反映作物真实的生长状态。地基激光雷达(TLS)可以快速获取高精度植物的高度、密度、叶倾角、叶面积等作物结构信息,但在叶面积信息获取上主要得到的是有效LAI。借鉴体素化的思想,提出了基于体素内叶片及其投影数学关系的真实叶面积获取方法。该方法充分利用TLS在获取垂直结构信息上的优势,将表征玉米真实生长状态的点云数据作为数据源,利用体素将玉米叶片回波点云分割成一系列叶片单元,基于体素内叶片及其投影数学关系求取叶片单元面积,进而实现玉米真实叶面积的获取。通过利用不同激光雷达扫描仪分别于北京和河北两地获取的不同品种、不同尺度的4个样本点的玉米TLS点云数据进行验证:样本点1、2、3的试验数据为单木尺度,采用不同体素大小计算叶面积。结果表明,该方法计算所得叶面积与实测叶面积具有较高的相关性,决定系数均在0.8以上,方法可信度较高;最优体素大小分别为0.17、0.15、0.15 cm,在相应最优体素大小下,RMSE分别为61.898、44.058、42.844 cm2,植株总叶面积之间的相对误差分别为-2.678%、0.619%、-0.474%,误差较小,精度较高。样本点4的玉米点云数据属于群体尺度,叶面积计算结果与实测叶面积之间的绝对误差为-14.663%,计算结果偏小。由此可知,基于体素内叶片及其投影数学关系的真实叶面积获取方法切实可行,且精度较高。