單木
- 融合無人機(jī)和地基激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)估測單木結(jié)構(gòu)參數(shù)
iDAR點云估測單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法，采用地面特征和樹木位置關(guān)系的配準(zhǔn)方法實現(xiàn)點云融合，并在融合點云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的K均值層次聚類分割算法完成單木分割，然后根據(jù)基于分割后的單木點云使用軸對齊包圍盒算法以及最小二乘擬合圓法分別提取單木樹高和胸徑，最后通過生物量異速生長方程估測單木生物量。研究結(jié)果表明，蒙古櫟樣地的樹高、胸徑和單木生物量的決定系數(shù)（R2）分別為0.84、0.93和0.91，單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的均方根誤差（RMSE）分別為0.75 m、0.96
森林工程 2024年1期2024-01-19
- 落葉松人工林三維綠量測算
元法和凸包算法對單木因子及樹冠體積進(jìn)行估算，實現(xiàn)了利用地基激光雷達(dá)提取數(shù)據(jù)建立樹冠體積模型的研究。韋雪花等[13]利用TLS 數(shù)據(jù)分別采用“體元模擬法”和傳統(tǒng)樹冠體積計算方法對樹冠體積進(jìn)行估算并進(jìn)行了誤差對比，結(jié)果證明“體元模擬法”計算樹冠體積結(jié)果更接近真實三維綠量值。為此，本研究以黑龍江省樺南縣孟家崗林場落葉松人工林Larixgmelinii為對象，通過TLS 掃描LiDAR 360 軟件處理可得到單木因子參數(shù)；采用“體元模擬法”通過Matlab 編程實
中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報 2023年6期2023-07-26
- 基于無人機(jī)影像的無瓣海桑單木提取與地上生物量估算
估算研究仍較少。單木尺度的森林結(jié)構(gòu)信息有助于提高紅樹林生物量估算精度。基于遙感技術(shù)的單木提取包括單株立木探測和單木樹冠提取兩部分（董新宇 等，2019）。單株立木探測指對單木樹冠的所在位置進(jìn)行探測，找出每個樹冠的中心點；單木樹冠提取指將探測到的樹冠中心點作為參照，找到樹木樹冠的邊界點，對樹冠輪廓進(jìn)行描繪（劉曉雙 等，2010）。目前，國內(nèi)外單木提取研究主要集中在針葉林（Dalponte et al., 2014; Yang et al., 2016），這是
熱帶地理 2023年1期2023-02-24
- 融合機(jī)載和背包激光雷達(dá)的桉樹單木因子估測
冠面積、蓄積量和單木位置等基本森林參數(shù)[3-4]。曾偉生等[5]利用ALS提取出的點云森林參數(shù),通過多元線性回歸和非線性回歸方法,建立東北林區(qū)10種森林類型的航空林分材積表；孫忠秋等[6]利用ALS提取出的點云森林參數(shù)與實際樣地數(shù)據(jù)構(gòu)建估測隨機(jī)森林模型,對東北虎豹國家公園森林蓄積量進(jìn)行了估測研究；周蓉等[7]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、逐步回歸法分別構(gòu)建林分算術(shù)平均高模型和林分加權(quán)平均高模型,實現(xiàn)對東北虎豹國家公園范圍內(nèi)的針葉純林林分平均高的估測；黃侃等[8]結(jié)
林業(yè)資源管理 2022年6期2023-01-18
- 高郁閉度人工林無人機(jī)激光雷達(dá)單木分割方法優(yōu)化*
， 2017)。單木是森林的基本結(jié)構(gòu)單元，其三維結(jié)構(gòu)、生長狀況、空間分布等特性是森林資源調(diào)查、監(jiān)管和生態(tài)建模研究等所需的關(guān)鍵因子(李增元等， 2016)，準(zhǔn)確的單木分割是獲取精細(xì)化森林參數(shù)的前提條件(Meietal.， 2004； Korpelaetal.， 2007； Zhaoetal.， 2018； Nuijtenetal.， 2019)。傳統(tǒng)森林資源調(diào)查多以人工為主，存在投入大、成本高、效率低、時空機(jī)動性差等明顯缺點。激光雷達(dá)(light detec
林業(yè)科學(xué) 2022年9期2023-01-17
- 機(jī)載激光雷達(dá)在森林資源參數(shù)獲取中的應(yīng)用及展望
產(chǎn)品的處理。2 單木尺度森林參數(shù)估算單木是森林空間結(jié)構(gòu)的基本構(gòu)成單元，對于林業(yè)生產(chǎn)實踐和科學(xué)研究來說，準(zhǔn)確地獲取單木因子具有重要意義。機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)能夠詳盡的刻畫森林的三維空間結(jié)構(gòu)，高密度的激光脈沖的采樣為提取單木空間結(jié)構(gòu)特征的自動提供便利條件[4]。目前，使用機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)主要獲取離散回波的點云數(shù)據(jù)，單木參數(shù)估測的一般思路是首先由地面點生成數(shù)字地形模型(DigitalTerrainModel，DTM)；然后由冠層表面點生成數(shù)字表面模型(Digital
林業(yè)科技情報 2022年2期2022-11-25
- 基于MLP的上海市主要樹種單木胸徑生長率模型
9）【研究意義】單木胸徑生長率模型是研究林分生長變化規(guī)律和預(yù)估林分生長量、收獲量的基礎(chǔ)手段，也是估測林木生物量、碳儲量及其動態(tài)變化的主要工具，對于森林資源經(jīng)營管理具有重要意義[1]。【前人研究進(jìn)展】國內(nèi)外學(xué)者們對單木胸徑生長模型開展了很多應(yīng)用研究，如Subedi 等[2]建立了黑云杉和短葉松人工林非線性混合效應(yīng)生長模型；Bohora 等[3]使用分位數(shù)回歸和混合效應(yīng)模型預(yù)測樹木生長；Ma 等[4]利用東北195 個樣地連續(xù)觀測數(shù)據(jù)建立蒙古天然櫟林單株直徑生
江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 2022年5期2022-11-04
- 基于高分辨率衛(wèi)星影像的CV模型單木定位法
100089)單木是組成陸地生態(tài)系統(tǒng)的最小喬木實體。隨著新一代信息技術(shù)特別是遙感影像處理技術(shù)的發(fā)展與普及，高效采集海量單木信息建立單木數(shù)據(jù)庫，是實現(xiàn)精準(zhǔn)林業(yè)特別是城市林業(yè)精準(zhǔn)集約化管理的基礎(chǔ)，也是新一代智慧林業(yè)發(fā)展的目標(biāo)[1-4]。事實上，國內(nèi)一些個別的林業(yè)領(lǐng)域已實現(xiàn)單木集約管理，如古樹名木、北京市楊柳雌株精準(zhǔn)管理、果樹管理等[5-6]，但這些主要通過傳統(tǒng)的地面調(diào)查實現(xiàn)，效率低且工作量巨大。基于遙感影像的單木提取是實現(xiàn)單木數(shù)據(jù)庫高效建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)，其中基
- 基于實例分割的高郁閉度林分單木樹冠無人機(jī)遙感提取
學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于單木檢測[9]、植物病害和健康檢測[12]、森林樹種制圖[13]等等。Mask R-CNN作為基于掩碼區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]，是近年來前沿的模型，它集成了目標(biāo)檢測任務(wù)和語義分割任務(wù)來執(zhí)行實例分割。本研究試驗了基于無人機(jī)RGB影像和Mask R-CNN實例分割的一種適合高郁閉度人工純林單木樹冠提取的模型，比較低郁閉度與高郁閉度林分的樹冠提取效果，為高郁閉度單木樹冠提取提供新思路。1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源本研究共選擇了2個研究區(qū)，高郁閉度林
林業(yè)科學(xué)研究 2022年5期2022-10-12
- 超體素約簡和譜聚類結(jié)合的機(jī)載LiDAR點云單木分割
結(jié)構(gòu)，提取林分和單木尺度的森林參數(shù)（Sa?kov 等，2017；李增元 等，2016）。ALS點云數(shù)據(jù)的單木分割對林業(yè)科學(xué)研究和生產(chǎn)實踐具有重要意義，基于準(zhǔn)確的分割結(jié)果，可以從中獲取描述單木空間結(jié)構(gòu)特征和生物化學(xué)組分屬性的單木因子，為評價森林生長和生態(tài)功能、評估森林破壞程度和監(jiān)測森林再生情況提供數(shù)據(jù)支持（Chen等，2007）。對ALS 點云數(shù)據(jù)的單木分割算法可以大致分為二維方法和三維方法（Lindberg 和Holmgren，2017）。二維方法通過表示
遙感學(xué)報 2022年8期2022-09-03
- 基于機(jī)載LiDAR的高郁閉度華北落葉松林單木識別
，探討華北落葉松單木參數(shù)的提取、林分蓄積量的估算具有重要意義[1]。高精度的單木識別是獲取單木和森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的重要前提，單木識別包括單木位置識別和樹冠分割[2-4]。相比高分辨率衛(wèi)星影像和光學(xué)影像，機(jī)載LiDAR技術(shù)不受區(qū)域信號影響，分辨率較高，是一種主動遙感技術(shù)，能獲取林木的水平和垂直結(jié)構(gòu)信息[5-6]。利用機(jī)載LiDAR研究單木識別的方法主要有2類：基于冠層高度模型(CHM)識別方法和基于歸一化后的點云識別方法[3]。其中基于CHM的單木位置識別方法即
浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報 2022年4期2022-08-18
- 結(jié)合Faster-RCNN和局部最大值法的森林單木信息提取
iDAR技術(shù)進(jìn)行單木提取獲得的森林參數(shù)能夠服務(wù)于生物量以及森林生態(tài)系統(tǒng)的生物物理過程等研究［1］，得到了廣泛的關(guān)注。森林點云去除地面高程影響后形成歸一化植被點云，歸一化植被點云柵格化后能生成冠層高度模型（Canopy Height Model，CHM）。與之對應(yīng)的單木提取方法分為：基于點云的方法和基于CHM的方法?；邳c云的方法的優(yōu)點是避免了CHM 柵格化導(dǎo)致的信息損失，且有機(jī)會提取到下層木。缺點是點云處理復(fù)雜，效率低，且點云密度不足時，下層木無法有效體現(xiàn)
實驗室研究與探索 2022年4期2022-08-06
- 不同林分密度指標(biāo)在杉木單木直徑年生長模型的應(yīng)用
適的密度指標(biāo)建立單木生長模型顯得尤為重要?；诹帜鹃L期生長數(shù)據(jù)，預(yù)估單木年生長量時，之前常用的固定生長率法是假設(shè)在森林的整個生長期內(nèi)，林木的生長率是固定不變的這一假設(shè)進(jìn)行的研究。顯而易見，這種假設(shè)并不符合現(xiàn)實規(guī)律，隨著林分生長時間的推移，所用于預(yù)估模型中的特征因子（林分優(yōu)勢高、林齡、林分密度）和林分中單木的特征因素（樹高、胸徑）等在每一個生長階段都會有變化，必然也會導(dǎo)致單木生長量的變化。為克服固定生長率法的這個缺陷，不少方法被陸續(xù)提出，如內(nèi)插法和迭代法等。
林業(yè)科學(xué)研究 2022年4期2022-08-03
- 無人機(jī)激光雷達(dá)與高光譜數(shù)據(jù)協(xié)同的帽兒山地區(qū)樹種分類1)
種組成及不同樹種單木的空間分布對評估森林生境質(zhì)量和森林生物多樣性以及制定合理的森林管理策略具有重大影響，對于估測森林生產(chǎn)力、生物量和碳儲量有很好的輔助作用[2-3]。隨著航天技術(shù)的迅速發(fā)展和傳感器技術(shù)的不斷成熟，遙感技術(shù)在森林資源監(jiān)測方面的應(yīng)用越來越廣泛[4]。使用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行樹種分類，可以減少外業(yè)調(diào)查的工作量，節(jié)約人力成本，提高森林資源調(diào)查的效率[5-6]。光學(xué)遙感數(shù)據(jù)中的高光譜數(shù)據(jù)具有較高的光譜分辨率和較寬的光譜范圍[7]，因此可以為樹種分類研究提供更
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2022年6期2022-07-25
- 基于地基激光雷達(dá)對校園行道樹地上碳儲量無損估測
于天然林分調(diào)查的單木材積及碳儲量模型沒有考慮城市綠化樹種在人工干預(yù)下所形成的結(jié)構(gòu)、形態(tài)及功能上的差異，不能較好地測算行道樹碳儲量[7]。同時城市綠化樹種因其園林美學(xué)價值，不宜以破壞性取樣的方式開展立木碳儲量研究。因此開展無損測算單木體積及碳儲量對于評價城市森林碳匯水平以及探索城市森林對于減輕氣候變化的作用具有重要意義。地基激光雷達(dá)（TLS，Terrestrial laser scanning）作為一種主動遙感技術(shù)，能夠直接、高效、自動和精確地獲取目標(biāo)表面的
園藝與種苗 2022年4期2022-07-01
- 基于UAV可見光遙感的單木冠幅提取研究*
度分割方法，提取單木樹冠，分割準(zhǔn)確率達(dá)76.63%，F(xiàn)測度為80.24%，有效抑制傳統(tǒng)多尺度分割的過分割現(xiàn)象；金忠明等[10]結(jié)合深度學(xué)習(xí)和標(biāo)記控制分水嶺算法的優(yōu)點，提出一種基于網(wǎng)絡(luò)用于分割細(xì)胞圖像(U-Net)和標(biāo)記控制分水嶺算法，其單木樹冠面積精度為81.05%，冠幅的精度為89.94%。基于無人機(jī)遙感影像的單木樹冠提取精度主要受樹種、郁閉度、樹冠之間的重疊情況及背景噪聲等因素的影響[11]?，F(xiàn)有研究中，針對不同分割方法的對比研究較少。本研究以無人機(jī)獲
西部林業(yè)科學(xué) 2022年3期2022-06-29
- 無人機(jī)載激光雷達(dá)人工林單木分割算法研究
無人機(jī)載激光雷達(dá)單木分割是從UAV-LiDAR點云數(shù)據(jù)中分割出單木點云或定位到單木位置。現(xiàn)有無人機(jī)載激光雷達(dá)單木分割算法分為兩類,一類是基于柵格數(shù)據(jù)-冠層高度模型(Canopy Height Model,CHM)進(jìn)行分割,另一類是直接基于歸一化點云(Normalized Point Cloud,NPC)。全迎等[5]基于無人機(jī)載激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù),利用局部最大值濾波器探測單木樹頂,并以探測樹頂為標(biāo)記,通過分水嶺分割勾繪單木樹冠,單木位置探測的精度達(dá)到0.44
激光與紅外 2022年5期2022-06-09
- 基于多層K-means在森林點云中的單木識別算法
測[9-13]。單木識別是估測單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的前提,現(xiàn)在已有多種算法能夠成功提取森林點云中的單木。根據(jù)點云數(shù)據(jù)處理方式的不同,可將已有的單木識別算法分為二維圖像搜索處理和三維空間位置處理兩類。其中,基于冠層高度模型(Canopy Height Model,CHM)識別單木是二維圖像搜索處理數(shù)據(jù)中使用比較廣泛的方法,森林冠層高度模型是一個表達(dá)植被距離地面高度的模型[14]。劉魯霞等[15]對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行分層?xùn)鸥窕苫叶葓D,通過Hough變換算法識別柵格圖像圖
林業(yè)資源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于無人機(jī)傾斜影像的闊葉林單木參數(shù)提取
710082)單木結(jié)構(gòu)參數(shù)作為森林資源調(diào)查最主要的測樹因子,不僅能反映林木個體的生長情況,還能夠反映森林生態(tài)系統(tǒng)對地上部分資源的利用能力,對森林生物量的估測、森林碳庫的估算等方面起著重要作用。因此,高效獲取林木參數(shù)是掌握林木生長狀態(tài)及改進(jìn)森林經(jīng)營管理工作的重要前提[1]。傳統(tǒng)的每木檢尺調(diào)查方法不僅耗時長、成本高,而且精度往往難以滿足現(xiàn)代精準(zhǔn)林業(yè)的需求。近年來,無人機(jī)傾斜攝影測量技術(shù)(Unmanned Aerial Vehicles Tilt Photog
林業(yè)資源管理 2022年1期2022-03-30
- 基于無人機(jī)激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)的單木分割研究
據(jù)中分離出高精度單木點云信息，將對后續(xù)提取單木結(jié)構(gòu)參數(shù)具有重要意義，也為后續(xù)的森林生物量反演以及森林三維模型構(gòu)建提供有力支撐。機(jī)載或無人機(jī)激光雷達(dá)獲取的森林樹木點云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木分割一般分為兩類方法，一類是基于冠層高度模型（Canopy height model,CHM）分割單木，常見的有分水嶺算法、局部極值法和多尺度分割法等[11-12]：多數(shù)利用CHM 高度變化進(jìn)行單木分割的研究主要通過局部極大值濾波來尋找樹頂[13-14]，然后采用邊緣檢測和特征提取的
中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報 2022年1期2022-02-23
- 結(jié)合無人機(jī)可見光和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的杉木樹冠信息提取
競爭關(guān)系[1]。單木是構(gòu)成森林的基本單元，是森林資源調(diào)查與生態(tài)環(huán)境建模研究等所需的關(guān)鍵因子，單木冠幅信息的獲取在生物量估測及樹木長勢監(jiān)測等研究中發(fā)揮著重要的作用[2]。單木冠幅信息通常采用傳統(tǒng)地面調(diào)查和衛(wèi)星遙感影像獲取，存在調(diào)查效率低，人為誤差大和影像分辨低等問題。近年來，無人機(jī)（UAV）遙感技術(shù)作為一種新型的數(shù)據(jù)獲取手段，不僅可以彌補(bǔ)地面監(jiān)測與航天、衛(wèi)星遙感之間的尺度空缺，將監(jiān)測點上的結(jié)果更準(zhǔn)確地擴(kuò)展到區(qū)域尺度，供森林資源調(diào)查與監(jiān)測使用，還可獲取高空間、
西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2022年1期2022-02-11
- 基于貝葉斯模型平均法和逐步回歸法構(gòu)建杉木單木胸徑生長模型*
京210037)單木胸徑是估算立木材積、評價森林生產(chǎn)力的重要基礎(chǔ)因子(Lhotkaetal.， 2011)。影響單木胸徑生長變化的因子很多，如氣候、立地、林齡、林分密度、林分結(jié)構(gòu)等(Clarketal.， 2014)，總體上可以分為內(nèi)部因子(主要指林分因子)和外部因子(主要指氣候因子)兩大類(Zhangetal.， 2017)。氣候因子是單木胸徑生長變化的重要驅(qū)動因子，已引起學(xué)者廣泛關(guān)注(Allenetal.， 2015； Hanewinkeletal.，
林業(yè)科學(xué) 2021年9期2021-12-01
- 用機(jī)載LiDAR點云數(shù)據(jù)估測海南博鰲人工經(jīng)濟(jì)林單木參數(shù)
南博鰲人工經(jīng)濟(jì)林單木參數(shù)高凌寒，張曉麗※，陳園園（北京林業(yè)大學(xué)森林培育與保護(hù)教育部重點實驗室，精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點實驗室，北京 100083）激光雷達(dá)是目前發(fā)展迅速的一種主動遙感技術(shù)，其發(fā)射的激光脈沖能穿透樹林冠層，實現(xiàn)森林三維結(jié)構(gòu)特征的獲取。為驗證機(jī)載激光掃描器提取森林單木參數(shù)的可行性，該研究以海南省博鰲機(jī)場周邊人工林為研究對象，使用機(jī)載激光掃描器Mapper5000（中國）獲取的點云數(shù)據(jù)，探索對人工經(jīng)濟(jì)林單木參數(shù)估測的可行性。根據(jù)研究區(qū)的地形和林木結(jié)構(gòu)特
農(nóng)業(yè)工程學(xué)報 2021年16期2021-11-26
- 融合LiDAR點云與高分影像的單木檢測方法研究
應(yīng)用越來越廣泛，單木檢測更是林業(yè)資源管理和監(jiān)測的關(guān)鍵。高分辨率遙感影像具有高空間分辨率和紋理信息，但無法探測單木的垂直結(jié)構(gòu)信息，而激光雷達(dá)能夠穿透樹冠，獲取樹木從地面到樹冠的三維坐標(biāo)點云，但其輻射紋理信息缺乏[1]。將這兩種數(shù)據(jù)結(jié)合起來，提高基于遙感技術(shù)的單木分割提取和檢測的準(zhǔn)確性和效率，是當(dāng)前林業(yè)遙感發(fā)展的趨勢。1 單木檢測方法當(dāng)前基于高分影像的針對不同地理對象的分割分類方法已經(jīng)頗多，單木作為一種對象也是各種高分影像面向?qū)ο蠓指罘椒ㄌ崛〉难芯繜狳c，但受制
地理空間信息 2021年10期2021-11-14
- 十年
單木把最后一個雇主的四十袋水泥扛上六樓后，整個人被汗水濕得就跟淋過雨一樣。他接過工錢認(rèn)真數(shù)了數(shù)，憨笑著向雇主道謝。門在身后關(guān)上以后，他拎起門口的垃圾，走下樓，丟進(jìn)垃圾箱。一陣風(fēng)吹來，濕透的衣服貼在身上，有些涼，他索性脫下衣服，搭在肩上。一身結(jié)實的肌肉，讓他顯得年輕許多?？纯次鬟吙煜律降奶?，他啟動摩托車，直奔菜市場。他買了一塊豆腐。他又摸了摸褲兜里的錢，臉上掠過微笑，走向熟食攤，對攤主說：“大姐，給我來二斤醬牛肉?！毕﹃栔校?span id="j5i0abt0b" class="hl">單木加大油門往家趕。進(jìn)了院子，他
中國鐵路文藝 2021年5期2021-06-15
- 基于無人機(jī)可見光影像的華山松人工林計測參數(shù)提取
重要的影響作用。單木是森林空間結(jié)構(gòu)中的重要組成,有效地獲取詳細(xì)的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)能夠幫助我們更好地掌握森林資源信息。傳統(tǒng)林業(yè)信息統(tǒng)計與調(diào)查工作需要經(jīng)由實地測樹以及抽樣等方式[1-3],明確相當(dāng)范圍內(nèi)的樹木生長相關(guān)的分布以及質(zhì)量等信息[4-9]。此種調(diào)查模式下,測量人員自身的工作情況將會影響到調(diào)查結(jié)果,呈現(xiàn)出很強(qiáng)的主觀性特點,而且大范圍的統(tǒng)計需要耗費(fèi)很大的人力與物力資源,整體的效率水平偏低[10-11]。伴隨著科技的持續(xù)發(fā)展與進(jìn)步,人們嘗試將遙感技術(shù)引入到森林調(diào)
林業(yè)資源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于背包式激光雷達(dá)的天山云杉林單木因子估測
測與研究過程中,單木胸徑、樹高和冠幅等測樹因子的獲取至關(guān)重要,可為林地密度估計、生物量及碳儲量估算、林地變化趨勢分析、森林生長與收獲預(yù)估等方面提供切實有效的科學(xué)依據(jù)[1-3]。傳統(tǒng)的單木因子獲取以野外調(diào)查和地面實測為主,費(fèi)時耗力、自動化程度不高、效率較低,難以實現(xiàn)大尺度的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)連續(xù)性監(jiān)測[4-5]。如何快速、精準(zhǔn)、無損、低成本獲取森林單木因子數(shù)據(jù),對森林資源高效管理和科學(xué)決策具有重要的現(xiàn)實意義。近10多年來,國內(nèi)外許多學(xué)者開展了機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)單木因
林業(yè)資源管理 2021年2期2021-06-08
- 基于無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)的桉樹蓄積量估測技術(shù)研究*
理后可得到株數(shù)、單木樹高及冠幅等結(jié)構(gòu)信息的客觀數(shù)據(jù)，為胸徑和蓄積的計算提供基礎(chǔ)，從而作為桉樹人工林蓄積量估測的依據(jù)[6-9]。國外隨著無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)應(yīng)用的成熟，已經(jīng)在估算蓄積量[10]、生物量[11]、樹木高度[12-13]等多方面得到了應(yīng)用。利用無人機(jī)機(jī)載激光雷達(dá)估測林木的蓄積量已經(jīng)成為林業(yè)經(jīng)營管理應(yīng)用的趨勢。1 材料與方法1.1 試驗區(qū)概況試驗區(qū)位于廣東省肇慶市大南山林場，位于北 緯23°21′15″ 至23°21′32″， 東 經(jīng)112°45′2
林業(yè)與環(huán)境科學(xué) 2021年2期2021-05-27
- 撫育間伐對關(guān)帝山油松天然次生林單木徑向生長的影響
林內(nèi)光照條件提高單木營養(yǎng)吸收與養(yǎng)分合成，促進(jìn)單木徑向生長，是調(diào)整森林結(jié)構(gòu)、功能、收獲量的重要手段[1-2]。作為森林生長發(fā)育及其模型研究和森林生長收獲預(yù)估的一項重要內(nèi)容，撫育間伐是實現(xiàn)森林生長發(fā)育的有效調(diào)控方法[3]。關(guān)于撫育間伐對林分徑向生長的影響，通常選用間伐強(qiáng)度對林分整體徑向生長進(jìn)行研究[4]。受不同地域和氣候等因素影響，間伐強(qiáng)度對徑向生長的影響不同。研究特定區(qū)域里間伐對森林生長的影響可為當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)經(jīng)營活動提供科學(xué)依據(jù)。由于長期封山育林，關(guān)帝山油松林
廣西林業(yè)科學(xué) 2021年2期2021-05-14
- 坡度對應(yīng)用機(jī)載激光雷達(dá)估測人工針葉林單木參數(shù)的影響1)
]，通常需要應(yīng)用單木參數(shù)(如樹高、胸徑、冠幅等)估測獲得。傳統(tǒng)林業(yè)上，通常是抽取一定數(shù)量的樣地，在樣地里進(jìn)行每木檢尺，估測單木參數(shù)，從而估測林分參數(shù)的。但是，這種方法往往消耗大量的人力和物力且工作效率低，無法實現(xiàn)連續(xù)的、快速的森林參數(shù)估測。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)技術(shù)(LiDAR)日益成熟，成為近20年來單木探測的主力軍[2]。小光斑高密度的機(jī)載激光掃描系統(tǒng)(ALS)是一種較為常見的激光雷達(dá)應(yīng)用技術(shù)，在一定程度上可以進(jìn)行大面積的地物覆蓋，其高密度的激光
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2021年4期2021-04-27
- 點云數(shù)據(jù)雙向選擇單木提取與地面數(shù)據(jù)匹配方法*
100083)單木匹配指將基于遙感手段提取到的單木信息與地面實測單木信息進(jìn)行一一匹配的工作，不僅是評價遙感反演單木信息精確度的一個重要環(huán)節(jié)，更在依據(jù)遙感信息制定森林經(jīng)營管理計劃中發(fā)揮著重要作用。近年來，隨著機(jī)載激光雷達(dá)、無人機(jī)影像技術(shù)的不斷發(fā)展，對森林信息的提取已可實現(xiàn)到單木尺度(陳崇成等， 2018； 李蘊(yùn)雅， 2016； Kaartinenetal.， 2012； Eysnetal.， 2015)； 然而，對單木信息的充分提取也給信息匹配帶來了一定挑
林業(yè)科學(xué) 2021年3期2021-04-10
- 基于空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的大興安嶺天然落葉松單木直徑生長模型
150040)單木模型通常以樹木個體的生長信息為基礎(chǔ)，從林木生長的競爭機(jī)制出發(fā)，模擬林分內(nèi)不同大小樹木的生長過程[1-2]。與林分和徑階水平模型相比，單木模型不僅能夠提供較為詳細(xì)的林分結(jié)構(gòu)特征及動態(tài)變化信息，而且還是研究林木生長量、收獲量以及生物量的重要基礎(chǔ)，因此單木生長模型是定量研究林木自身生長過程及其對各種干擾過程響應(yīng)機(jī)制的有效手段。根據(jù)模型中是否包含距離信息，單木生長可分為與距離有關(guān)和與距離無關(guān)模型[3]，其中由于前者需要詳細(xì)的距離信息，這極大程度
林業(yè)科學(xué)研究 2021年2期2021-04-10
- 無人機(jī)RGB影像中人工林單木位置的提取
0218)人工林單木位置提取是指將人工林中每一棵樹木都標(biāo)記在地圖上，便于林業(yè)管理者統(tǒng)計、查詢以及后續(xù)應(yīng)用。單木位置的準(zhǔn)確提取有助于評估林區(qū)樹木產(chǎn)量、監(jiān)測林區(qū)樹木數(shù)量變化等，同時，也是單木樹冠提取、林區(qū)郁閉度計算、植被健康監(jiān)測的前提條件[1-2]。傳統(tǒng)的單木位置信息獲取方式是人工實地測量。該方式效率較低、成本較高，且提取精度難以滿足要求[3]。隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，低成本、便捷地獲取高空間分辨率、高時間分辨率的影像成為可能。目前大多數(shù)無人機(jī)通過搭載可見光
林業(yè)工程學(xué)報 2021年2期2021-03-31
- 點云密度和體素大小對單木LAI反演的影響
息，被廣泛應(yīng)用于單木LAI反演。目前，TLS單木LAI反演方法大致可分為2種：投影法和立體像素法。投影法為先將單木點云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到冠層點云數(shù)據(jù)，再利用不同的投影方法轉(zhuǎn)換成為二維柵格數(shù)據(jù)，統(tǒng)計投影面內(nèi)柵格面積，基于孔隙率反演LAI[16-18]。該方法原理簡單，易于操作，但是冠層點云的提取會破壞單木空間結(jié)構(gòu)，且多次投影會造成點云信息缺失，降低LAI反演精度。立體像素法簡稱體素法，利用大小一致的立方體網(wǎng)格將單木點云數(shù)據(jù)網(wǎng)格化，一個立方體網(wǎng)格稱為一個體素，其
遙感信息 2021年1期2021-03-30
- 基于機(jī)載LiDAR點云多層聚類的單木信息提取及其精度評價*
益突出，在林分和單木尺度森林信息提取方面的探索逐步深入(Pedersenetal.，2012；Hyypp?etal.，2012；Packalenetal.，2015)。在單木尺度方面，如果能夠通過機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)獲取林分中單木位置、樹高、冠幅等信息，將極大提高森林經(jīng)營管理效率，為林木生長動態(tài)評估、林分擇伐作業(yè)、森林可視化經(jīng)營等提供數(shù)據(jù)支持。在LiDAR單木提取研究中，樹冠2D分割和3D空間信息分割是2種主要的分割方式(Hyypp?etal.，1999；S
林業(yè)科學(xué) 2021年1期2021-03-13
- 應(yīng)用高斯聚類的單木分割及樹高和冠幅的提取1)
觀測變量。因此，單木分割及樹高冠幅提取在森林資源調(diào)查中具有重要的意義。機(jī)載激光雷達(dá)作為一種主動遙感技術(shù)，具有較強(qiáng)的穿透能力，并不易受天氣及光照條件影響，可獲得高精度的地表及地物的垂直結(jié)構(gòu)信息。運(yùn)用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)，可有效提取單木及樹高冠幅等參數(shù)信息[1-2]。目前，單木分割與樹高冠幅提取方法可分為兩類：基于柵格化的冠層高度模型(CHM)和基于點云聚類的分割方法。其中，基于柵格化的CHM-分割方法是通過確定樹冠邊界或局部最大值識別樹冠頂點，采用區(qū)域生長或圖像
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2021年2期2021-03-06
- 基于廣義線性混合效應(yīng)模型的蒙古櫟林單木枯損建模及影響因子分析
動態(tài)過程[1]。單木枯損模型能夠?qū)γ恐陿淠镜纳L狀況進(jìn)行模擬，諸多學(xué)者利用多種數(shù)據(jù)和方法構(gòu)建了大量的單木枯損模型。傳統(tǒng)的經(jīng)驗方程，如指數(shù)方程和Weibull方程等，主要是通過建立枯損與協(xié)變量的回歸方程來預(yù)測未來樹木的枯損概率[2-3]。由于每株樹木只包括枯損和存活兩種結(jié)局，是典型的二分類數(shù)據(jù)，上述傳統(tǒng)的經(jīng)驗方程在估計枯損時效果并不理想。而Logistic回歸方法對于二分類數(shù)據(jù)具有先天的優(yōu)勢，與傳統(tǒng)的經(jīng)驗方程相比，模擬林木的枯損有較好的適用性，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用
林業(yè)科學(xué)研究 2020年6期2020-11-27
- 基于地基激光雷達(dá)胸徑提取的單木位置精確測量
]，需要高精度的單木位置信息。樣地單木位置的精確觀測已有大量研究及方法探索。傳統(tǒng)林業(yè)樣地單木調(diào)查中，一般首先確立樣地中心或角點從而通過拉皮尺計算每株樹與中心點或角點相對距離計算出單木相對位置，此種方法通常較為費(fèi)時，且在計算坐標(biāo)時由于皮尺的震蕩及人為觀測的隨機(jī)性，單木位置的坐標(biāo)值誤差分布具有隨機(jī)性。使用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位時，有使用手持GNSS接收機(jī)直接定位單木位置，也有探索實
林業(yè)科學(xué)研究 2020年4期2020-09-09
- 基于冠層高度模型（CHM）多種算法單木分割技術(shù)在森林資源調(diào)查的應(yīng)用
技術(shù)組成1.1 單木分割技術(shù)使用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的單木分割技術(shù)主要采用影像、點云與先驗信息相結(jié)合的方法，基本特質(zhì)是正射影像、激光點云與算法的結(jié)合。單木分割容易使用三維空間信息，更容易反映樹冠結(jié)構(gòu)；能夠探測灌木或小樹，可以同時應(yīng)用光譜信息與高度信息。1.2 點云賦色的原理光譜特征成為點云數(shù)據(jù)獲取的樹冠結(jié)構(gòu)特征的重要補(bǔ)充，高度分布特征描述不同樹種樹冠特性，強(qiáng)度特征借單木探測技術(shù)和分割技術(shù)以達(dá)到識別樹種的目的。由于激光點云數(shù)據(jù)缺乏光譜信息，點云在區(qū)分茂密樹冠和區(qū)分樹
科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年17期2020-06-30
- 基于地面三維激光掃描技術(shù)的單木信息提取
在森林資源調(diào)查、單木三維建模等方面三維激光掃描技術(shù)具有十分突出優(yōu)勢，目前三維激光掃描技術(shù)在林業(yè)測量等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，為林業(yè)工作者提供了全新的測量手段，簡化了復(fù)雜的外業(yè)工作。本文主要采用地面三維激光掃描儀，采集單木點云信息，構(gòu)建單木點云模型，對單木信息進(jìn)行測量和提取。Abstract： In recent years， laser measurement technology has been popularized， which has outstan
價值工程 2020年2期2020-02-03
- 一種基于圖割的機(jī)載LiDAR單木識別方法*
度)[1]，適于單木位置的精準(zhǔn)探測與樹冠的精確分割，可為森林三維結(jié)構(gòu)定量、精細(xì)描述[2](如樹高[3]、冠幅、樹種等)提供數(shù)據(jù)源保障，因而也成為當(dāng)前森林資源調(diào)查最有效的手段之一[4]。國內(nèi)外學(xué)者利用機(jī)載LiDAR在單木結(jié)構(gòu)參數(shù)，特別是垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)方面提出了多種單木自動探測方法，其中基于冠層高度模型(canopy height model, CHM)進(jìn)行單木分割是主流方法之一，主要包括局部最大值法、區(qū)域增長算法、分水嶺算法等。通常情況下可以認(rèn)為從樹頂反射的激
中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報 2019年3期2019-05-27
- 無人機(jī)影像匹配點云單木識別算法
1-3]。森林的單木信息在森林的生態(tài)研究、資源監(jiān)測等方面具有重要作用[4-5]。單木信息提取的前提是單木的準(zhǔn)確識別，目前單木識別主要利用機(jī)載或星載的高分辨率光學(xué)影像數(shù)據(jù)的光譜與空間特征信息，以及LiDAR點云數(shù)據(jù)的三維幾何信息[6-7]。由于直觀的三維幾何信息更易于單木識別，因而成為目前的研究熱點[8-9]。常用的三維幾何信息通常來自LiDAR點云數(shù)據(jù)或其衍生的數(shù)字表面模型(digital surface model，DSM)、冠層高度模型(canopy
遙感信息 2019年1期2019-03-22
- 應(yīng)用地面三維激光掃描對白樺單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取1)
，150040)單木結(jié)構(gòu)參數(shù)(樹高、胸徑、冠幅、樹冠體積等)是進(jìn)行森林資源調(diào)查與估測的重要測量因子[1]。在進(jìn)行林分單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取時，傳統(tǒng)的測量手段存在費(fèi)時、費(fèi)力與破壞性強(qiáng)等缺點，而近年來在國際上發(fā)展迅速的三維激光掃描技術(shù)的引入，使得這一難題得到解決[2]。地面三維激光掃描，采用一種非破壞性的手段獲取樹木的三維點云信息，通過對獲取的點云信息進(jìn)行預(yù)處理后提取樹木結(jié)構(gòu)參數(shù)；這種方法，不僅克服了傳統(tǒng)測量方法的缺點，還提高了樹木結(jié)構(gòu)參數(shù)精度[3]。關(guān)于利用地面三
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2018年8期2018-08-13
- 機(jī)載激光雷達(dá)森林資源調(diào)查系統(tǒng)的設(shè)計與試驗
數(shù)字高程模型；從單木尺度實現(xiàn)單木定位、單木樹高、冠幅的提取，從林分尺度實現(xiàn)株樹密度、林分平均樹高的提取。1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計本系統(tǒng)以QT為圖形界面框架，結(jié)合VTK三維圖形引擎庫與GDAL影像處理庫，在Visual Studio 2013集成開發(fā)環(huán)境下采用C++語言開發(fā)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計使用3層結(jié)構(gòu)，分別是應(yīng)用層、邏輯層、數(shù)據(jù)層。應(yīng)用層也可以稱為表現(xiàn)層，主要表現(xiàn)為人機(jī)交互，是對用戶公開的部分；邏輯層主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)組織管理、各種數(shù)據(jù)處理算法；數(shù)據(jù)層主要實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)格
西北林學(xué)院學(xué)報 2018年4期2018-08-02
- 基于雙尺度體元覆蓋密度的TLS點云數(shù)據(jù)單木識別算法
TLS）點云數(shù)據(jù)單木識別算法存在抗噪性差的問題，本文提出一種基于雙尺度體元覆蓋密度的TLS點云數(shù)據(jù)單木識別算法。首先選擇內(nèi)蒙古根河林場的興安落葉松天然次生林為研究對象，利用徠卡C10三維激光掃描儀獲取單測站點云數(shù)據(jù)；然后通過計算雙尺度體元覆蓋密度濾除非樹干點；最后通過分析體元水平坐標(biāo)（x，y）位置處的體元z值序列確定濾波后點云數(shù)據(jù)中的單木位置。研究結(jié)果表明：該算法二次濾波結(jié)果的平均噪聲比為1.66%；濾波后保留的單木數(shù)量是實際單木數(shù)量的88.94%；濾波后
森林工程 2018年5期2018-05-14
- 基于無人機(jī)影像匹配點云的苗圃單木冠層三維分割
生長模型的構(gòu)建，單木樹冠的提取(Individual tree crown detection and delineation, ITCD)一直是森林資源調(diào)查與管理中最為關(guān)鍵的步驟之一[1-2]。光學(xué)影像與激光雷達(dá)點云是ITCD研究的兩類主流數(shù)據(jù)來源。在林業(yè)遙感中，光學(xué)影像主要反映樹冠的二維信息，而激光雷達(dá)可以穿透森林冠層，從而直接獲得地面和森林冠層間垂直的三維結(jié)構(gòu)信息，因此具有無可比擬的優(yōu)勢?；诩す恻c云的ITCD策略通常將三維點云轉(zhuǎn)化為柵格化的冠層高度
農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報 2018年2期2018-03-13
- 基于體元逐層聚類的TLS點云數(shù)據(jù)單木分割算法
的TLS點云數(shù)據(jù)單木分割算法邢萬里1，邢艷秋1，黃 楊2，曲 林2，尤號田1（1. 東北林業(yè)大學(xué) 森林作業(yè)與環(huán)境研究中心，黑龍江 哈爾濱 150040；2. 黑龍江省測繪科學(xué)研究所，黑龍江 哈爾濱 150040）為了提高地基激光雷達(dá)(Terrestrial Laser Scanning, TLS)點云數(shù)據(jù)的單木分割精度及分割效率，以落葉期的蒙古櫟人工林為研究對象，以TLS為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在三維點云數(shù)據(jù)體元化的基礎(chǔ)上提出一種基于體元逐層聚類的單木分割算法，通過分
中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報 2017年12期2017-12-19
- 小興安嶺闊葉次生林典型樹種單木生長模型的建立
葉次生林典型樹種單木生長模型的建立吳 瑤1,張怡春1,秦凱倫2，廉 毅3(1.黑龍江省林業(yè)科學(xué)研究所，黑龍江 哈爾濱 150081；2.東北林業(yè)大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150040；3.白河林業(yè)局，吉林 延邊 133613)以小興安嶺過伐林區(qū)闊葉次生林典型類型(楊樺林、硬闊林)為研究對象，通過建立闊葉次生林典型類型(柞樹、白樺、黑樺)的單木生長模型，對小興安嶺過伐林區(qū)闊葉次生林主要樹種的生長進(jìn)行預(yù)測，直接判定各單木樹種的生長狀況。研究結(jié)果表明，林木直徑是影響
林業(yè)調(diào)查規(guī)劃 2017年4期2017-10-21
- 紅松人工林樹干削度方程的研究
程不僅可用于推算單木及各材種的材積，更可用于林木生長過程的三維可視化重建，是林業(yè)生產(chǎn)實踐中一種重要工具。以黑龍江省佳木斯市孟家崗林場60株紅松人工林單木干形數(shù)據(jù)為例，以當(dāng)前國內(nèi)外林業(yè)中常用的簡單削度方程、可變指數(shù)削度方程和分段削度方程為基礎(chǔ)，采用SAS軟件中的PROC NLIN模塊對各模型參數(shù)進(jìn)行求解，并采用確定系數(shù)（R2）、平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）對各模型的擬合效果和預(yù)測能力進(jìn)行了評價。結(jié)果表明： 6種模型的整體擬合效果均相對較高，
綠色科技 2017年17期2017-09-30
- 基于標(biāo)記控制區(qū)域生長法的單木樹冠提取1)
控制區(qū)域生長法的單木樹冠提取1)甄貞 李響 修思玉 趙穎慧 魏慶彬(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040) (浙江慧鵬地理信息技術(shù)有限公司) (東北林業(yè)大學(xué)) (黑龍江省環(huán)境監(jiān)測中心站)根據(jù)2009年激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、正射影像圖及二類調(diào)查數(shù)據(jù)，選取涼水國家自然保護(hù)區(qū)針葉林和闊葉林樣地進(jìn)行單木樹冠提取研究，包括利用動態(tài)窗口局域最大值法對單木位置進(jìn)行探測，以及采用標(biāo)記控制區(qū)域生長法進(jìn)行樹冠邊界的勾繪，分別從樣地和單木兩個層次進(jìn)行評價。結(jié)果表明：樣地尺度上，針葉林和闊
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2016年10期2016-11-19
- 基于高分辨率遙感圖像的荔枝林樹冠信息提取方法研究
融合方法用于荔枝單木探測和樹冠描繪。首先將均值濾波方法平滑后的全色圖像進(jìn)行反轉(zhuǎn)完成圖像預(yù)處理；然后對預(yù)處理后圖像提取洼地和洼地貢獻(xiàn)區(qū)域，接著剔除錯提洼地，合并樹冠分支洼地的貢獻(xiàn)區(qū)域，從而提取樹頂位置，完成單木探測；最后以單木探測結(jié)果為種子點，采用區(qū)域生長方法對樹冠進(jìn)行描繪，種子生長被限定在洼地貢獻(xiàn)區(qū)域內(nèi)，在閾值控制下進(jìn)行生長，最終完成單木樹冠描繪。采用遙感分類精度評價指標(biāo)對提取結(jié)果進(jìn)行評價，單木探測總體精度為87.75%，用戶精度為80.69%，生產(chǎn)者精度
農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報 2016年9期2016-10-27
- 包括氣候變量的大尺度柏木胸徑單木生長模型
的大尺度柏木胸徑單木生長模型李文馨1，劉世波2(1.國家林業(yè)局 北方航空護(hù)林總站，黑龍江 哈爾濱 150027；2.武警黑龍江省森林總隊司令部，黑龍江 哈爾濱 150090)利用多期森林資源連續(xù)清查的近3 000株柏木單木生長數(shù)據(jù)，建立了2種中北亞熱帶地區(qū)柏木單木胸徑生長的大尺度統(tǒng)一模型，模型調(diào)整后決定系數(shù)都超過0.6。其中全模型包括更多林分的因子，方便模型則只包括易于從地形和林相圖等中獲取的變量，更方便大尺度上的應(yīng)用。這些模型都包括氣候變量。結(jié)果表明，對
中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報 2015年3期2015-12-21
- 蒙古櫟天然林單木生長模型研究
——Ⅲ.單木枯死模型
0)蒙古櫟天然林單木生長模型研究 ——Ⅲ.單木枯死模型馬 武1,2,雷相東1,徐 光3,楊英軍3,王全軍3(1 中國林業(yè)科學(xué)研究院 資源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亞大學(xué)，美國Morgantown WV 26505；3 吉林省汪清林業(yè)局，吉林 汪清 133200)【目的】 研究蒙古櫟天然林的單木枯死模型，為蒙古櫟天然林的合理經(jīng)營提供依據(jù)?！痉椒ā?以蒙古櫟天然林為研究對象，基于吉林省汪清林業(yè)局195塊固定樣地的2期復(fù)測數(shù)據(jù)，采用二分類的Lo
- 蒙古櫟天然林單木生長模型研究
——Ⅰ.直徑生長量模型
0)蒙古櫟天然林單木生長模型研究 ——Ⅰ.直徑生長量模型馬 武1,2,雷相東1,徐 光3,楊英軍3,王全軍3(1 中國林業(yè)科學(xué)研究院 資源信息研究所，北京 100091；2 西弗吉尼亞大學(xué)，美國Morgantown WV 26505；3 汪清林業(yè)局，吉林 汪清 133200)【目的】 預(yù)測蒙古櫟天然林的生長和發(fā)展，為其合理經(jīng)營提供依據(jù)?！痉椒ā?以蒙古櫟天然林為研究對象，基于吉林省汪清林業(yè)局195塊固定樣地的兩期復(fù)測數(shù)據(jù)，分析蒙古櫟林單木直徑平方生長量(以
- 單木生長模型與林分生長模型耦合的方法——以油松為例
100714)單木生長模型與林分生長模型各有特點，利用單木生長模型預(yù)測林分變量時，可以判定各單株木的生長狀況和生長潛力，但是存在著誤差積累、復(fù)雜性等缺點;通過林分生長模型預(yù)測林分變量時，可以直接提供林分的收獲量，但卻無法反映單木水平的詳細(xì)信息［1-5］，且單木生長模型與林分生長模型預(yù)測的同一林分變量可能不一致［5-6］。因此，有必要對單木生長模型與林分生長模型進(jìn)行整合，使兩類模型能夠有機(jī)的耦合，緊密地聯(lián)系起來形成一個統(tǒng)一的整體，從而保證預(yù)測結(jié)果的一致。鄧
江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 2014年6期2014-12-14
- 小光斑激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測森林生物量研究進(jìn)展
以可以精細(xì)到森林單木結(jié)構(gòu)參數(shù)估計，因此小光斑激光雷達(dá)在估計森林結(jié)構(gòu)參數(shù)時可以分為兩個不同的尺度，即單木水平和樣方水平。2.1 小光斑激光雷達(dá)估計單木水平森林生物量和蓄積量利用數(shù)字冠層模型估計森林單木生物量的主要步驟是首先將原始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，分離出地面點和非地面點，應(yīng)用插值算法對分離得到的地面點和非地面點進(jìn)行插值運(yùn)算分別得到數(shù)字地形模型(Digital Terrain Model，DTM)和數(shù)字表面模型(Digital Surface Model，D
森林工程 2014年3期2014-09-13
- 改進(jìn)的簡單競爭指標(biāo)在單木生長模型中的應(yīng)用1)
任編輯:戴芳天。單木的生長除了受林木種源、立地條件等因素影響外，更主要取決于單木個體在林分中的競爭能力。因此，如何采用適宜的競爭指標(biāo)，科學(xué)、客觀地評價林分中單木的競爭能力，是建立單木生長模型的基礎(chǔ)，競爭指標(biāo)的優(yōu)劣直接影響單木生長模型的使用效果。大多數(shù)文獻(xiàn)［1-6］中描述的競爭指標(biāo)可以分為兩類:與距離無關(guān)的單木競爭指標(biāo)和與距離有關(guān)的單木競爭指標(biāo)。根據(jù)關(guān)玉秀［7］等人的研究，競爭指標(biāo)優(yōu)劣的衡量標(biāo)準(zhǔn)如下:①競爭指標(biāo)的構(gòu)造具有一定的生理和生態(tài)學(xué)依據(jù);②對競爭狀態(tài)的
東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報 2014年12期2014-03-06
- 高空間分辨率遙感的單木樹冠自動提取方法與應(yīng)用
1－4］。因此，單木樹冠提取對于研究森林的生長情況和動態(tài)變化非常有意義。隨著對地觀測技術(shù)的飛速發(fā)展，高空間分辨率遙感也很快進(jìn)入到了森林研究領(lǐng)域。如今，衛(wèi)星圖像的空間分辨率已經(jīng)提高到0.6 m級，而航空遙感數(shù)字影像分辨率高達(dá)0.1 m以上。在這些高分辨率遙感影像上，森林中每株樹木的樹冠清晰可辨，但如何將單木樹冠提取出來仍然是一個難題。盡管通過目前常用的目視解譯方法提取樹冠能達(dá)到一定效果，但費(fèi)時費(fèi)力，并且提取結(jié)果的好壞與專業(yè)人員的技術(shù)有很大關(guān)系。運(yùn)用計算機(jī)自動
浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報 2010年1期2010-07-30