排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
树木位置是森林样地调查中重要的调查因子,由于林下环境复杂,树木定位的技术方法面临很大的挑战。针对当前树木位置测量技术方法存在的效率低、携带不便、成本高、不适用于非视距测量等问题,提出了一种基于UWB传感器并结合海拔计来获取树木位置信息的方法,并自行设计了树木位置采集装置。选取8个树种多样、坡度不一的样地进行试验。首先,在每个样地中布置四个UWB基站;然后,携带内置UWB定位标签的装置采集每棵树木与各个基站之间的距离;最后,将所采集的数据进行MATLAB仿真,研究不同大小权重值对定位精度的影响。结果表明:存在一个最优权重值,可使平均定位误差下降3.31cm;相较其它四边形定位算法复杂度降低,更适用于枝叶茂密、地形复杂等非视距情况下的树木定位。 相似文献
2.
便携式树木胸径测量系统的研制 总被引:2,自引:0,他引:2
3.
基于无人机影像的树顶点和树高提取及其影响因素分析 总被引:3,自引:1,他引:2
对基于无人机影像生成的树冠高度模型(Canopy Height Model,CHM),采用局部最大值算法进行树顶点和树高提取的可行性进行了探讨。此外,还探讨了分辨率、窗口大小对于树顶点提取的影响。以密集的针阔混交林为样地,利用SfM(Structure from Motion)算法结合无人机影像对研究区进行三维重建,得到点云、数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等一系列三维数据并生成CHM。然后,对不同分辨率的CHM使用不同的平滑窗口大小、移动窗口大小组合进行树顶点的提取并对结果进行精度评价。当CHM分辨率为0.4m,平滑窗口大小为3×3像元,移动窗口大小为3×3像元时,树顶点的提取精度最高,F测度为77.08%。将基于该组合提取正确的37个树顶点对应的提取树高与实地测量得到的树高对比,R~2为0.966 9,RMSE为1.411 4m,rRMSE=10.69%。研究结果表明:利用无人机影像可以较好地提取复杂树林的树顶点和树高;基于局部最大值算法提取树顶点,需要根据实际情况确定CHM的分辨率、平滑窗口大小和移动窗口大小,以获得最佳提取结果。 相似文献
1