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森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。 相似文献
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【目的】城市行道树对改善城市环境、净化空气、降噪遮阴等方面具有重要的生态职能。行道树调查是城市生态资源调查的重要组成,传统城市行道树人工调查方法的成本高、效率低,无法高效地满足管理部门监测城市生态信息的需求。无人机低空遥感的方法提取城市行道树信息,虽然能提高外业调查效率,但仍然存在内业数据处理时人工编辑DEM和树冠分割工作量过大等问题。为解决以上不足,文章探索了一种改进Mask R-CNN实例分割模型的无人机遥感城市行道树提取方案。【方法】基于深度学习的实例分割Mask R-CNN模型,针对城市行道树不存在两棵完全重叠的情况,采用非极大值抑制NMS(Non-maximum suppression)算法对所有检测物进行非极大值抑制,并根据检测树冠区域和待检测掩模之间的重叠比例,判断是否重复检测,以提高数据训练效率和准确率。构建精度评价指标,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性。【结果】利用同一架大疆DJI Phantom 4pro无人机,对香樟树、法国梧桐、银桦等典型城市行道树进行影像数据采集,创建了基于无人机遥感影像的行道树数据集,并采用Mask R-CNN实例分割模型实现行道... 相似文献
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【目的】造林是实现林业资源可持续利用的重要手段。造林地块分散、分布偏远、交通条件差,人工造林成活率检查耗费大量人力、物力和时间成本,且效率低、无法及时全面精准掌握造林成活率、采用的抽样检查方法受主观因素和偶然因素影响较大。为解决以上问题,本研究探索了一种基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法。【方法】利用大疆Mavic2多旋翼无人机采集不同时期云杉人工造林地的影像,利用YOLOv5深度学习网络模型训练了苗木对象检测模型,并与DeepSort多目标追踪算法相结合,在安装Mavic2无人机地面站的安卓平板电脑上进行二次开发。通过整合无人机4G图传,将无人机拍摄的视频实时回传至无人机地面站安卓平板电脑上。利用YOLOv5s+DeepSort实现了实时苗木检测与动态多目标追踪,通过对跟踪到的苗木进行类别判定和计数汇总,最终自动计算目标小班的造林成活率。【结果】在内蒙古大兴安岭大杨树林业局乌鲁布铁林场2022年春季造林地块中随机抽取了7个造林小班进行试验,结果表明本研究与人工检查相比成活率检测平均相对精度能达到99.62%,可平均节省50.94%人力工时。【结论】文章采用基于... 相似文献
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黄瓜体内吲哚乙酸氧化酶(IAAO)活性变化 总被引:3,自引:0,他引:3
用4000mg/L,5000mg/L,6000mg/L,7000mg/L,8000mg/L和9000mg/L浓度的乙烯利在黄瓜种子期进行雌性化处理(浸泡),以蒸馏水为对照,研究了黄瓜叶片内吲哚乙酸氧化酶活性变化.结果表明,子叶期各处理酶活性均极显著低于对照,各处理分别比对照低了16.989%、16.487%、14.52%、21.685%、30.828%和28.674%,与对照有极显著差异;第一真叶至第三真叶期各处理吲哚乙酸氧化酶活性仍低于对照,与对照有极显著差异;在子叶期至第三叶期,经过8000mg/L处理后的黄瓜叶片内吲哚乙酸氧化酶活性显著低于其他各处理,与其他各处理有极显著差异. 相似文献
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