自动引导车(automated guided vehicle, AGV)叉车是工业领域重要的物料运输装备,其定位精度和路径跟踪精度是提高物料运输效率、工厂自动化及智能化水平的重要基础。该文以医药行业室内结构化环境下的单舵轮AGV叉车为对象,利用基于密度的有噪声空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法和快速迭代最近点(fast iterative closest point, FICP)算法实现了基于反光柱的激光雷达导航定位,并提出了基于距离的异常点剔除规则,保证定位结果的稳定性及算法的鲁棒性。利用Kalman滤波算法,融合激光雷达、角度传感器和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)的定位数据,提升了定位精度。对于AGV叉车的路径跟踪问题,建立了比例积分(proportionalintegral, PI)控制器,设计了基于三阶Bézier曲线的圆弧路径,并对Bézier曲线的参数进行了优化,避免了曲率突变,提高了路径跟踪精度。实验结果表明,基于DBSCAN和FICP算法的激光雷达定位算法能够实现±3 mm的定位精度,实现了AGV叉车的准确定位;基于Bézier曲线改进后的圆弧路径跟踪误差降低了72%,直线和圆弧路径动态跟踪精度控制在25 mm以内,工作站点的重复定位精度达±12 mm,达到了预期设计要求。

【目的】利用具有高扫描频率的线阵激光雷达辅助地面验证过程进行单木定位，快速、准确地对应样地观测结果与地面验证数据，为精准林业调查提供技术支持。【方法】以中山大学珠海校区内的人工林为研究对象，在地面验证每木调查过程中，借助线阵扫描激光雷达（本文中将其定义为监测激光雷达）辅助单木定位，首先解决背包式与监测激光雷达点云配准的问题，获取样地单木位置基准底图；然后基于背景差法，利用监测激光雷达实时追踪样地动态目标，获取地面调查人员的位置信息，并结合背包式激光雷达获取的单木位置底图，间接判断地面验证人员所测单木的位置，进而实现样地观测结果与地面验证每木调查数据的对应。【结果】对于两块不同条件的样地数据，背包式激光雷达与监测激光雷达点云粗配准均方根误差均小于0.2 m，远小于样地立木间最小间距，满足对应的要求；利用本研究的动态目标追踪和对应方法，以追踪到的地面调查人员位置点为种子点，通过最邻近搜索获取基准底图中与种子点最邻近的单木位置，实现样地观测数据与地面验证每木调查数据对应，对应准确率高于95%，平均每帧序列点云处理时间小于0.1 s，可以达到实时性的要求。【结论】本研究提出的方法-利用激光雷达在地面验证每木调查过程中辅助单木定位，可以提高样地观测结果与地面验证数据对应的精度和效率，有助于推动精准林业调查技术的进步。

本文使用Xilinx FPGA作为开发平台，设计了一种基于SD卡的新型单光子激光雷达数据存储平台。针对单光子激光雷达的数据特点，验证了通过DDR3芯片SD卡在2.0版本SPI模式下可以发挥削峰填谷的作用，确保单张SD卡能够稳定以最大5 Mbps的写入速率稳定工作。同时，该文验证了采用多SD卡扩展方案可以进一步提升写速度，并将存储能力提高至0.5 TB以上。如果将SD卡提升至3.0版本，理论上单卡存储能力可以达2 TB。该存储系统已实际应用于单光子激光雷达的成像实验，由于SD卡轻巧、稳定和抗干扰等优点，新的存储方案在数据容量、集成度、能耗和成本等指标方面与目前通用方案相比均有显著的提升。SD卡存储方案的高性价比特点对未来广泛应用于单光子雷达的量产具有较大吸引力。这种新的数据存储方案在无人机载、船载和车载测绘等低载荷、高集成的单光子激光雷达产品的实际应用中具有优势。

【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势，利用Li DAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量，确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为15.0 m的圆形云南松Pinus yunnanensis天然纯林样地为例，采用最近迭代点算法(ICP)融合BLS和ULS点云，利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件对点云数据进行去噪、点云分类、归一化和单木分割，并提取单木胸径和树高，利用线性拟合方法建立实测值与估测参数的相关关系，评价胸径和树高的估测效果。【结果】LiDAR360 MLS基于深度学习分类相较于LiDAR360基于高程信息分类，提取的株数信息更符合实际，BLS和融合点云单木提取株数一致，召回率均达到100%。ULS通过种子点进行单木分割，效果较好，准确度、召回率和F测度分别为94.59%、88.98%、91.70%，但受冠层连通性影响，仍存在一定的欠分割和过分割情况；基于BLS胸径提取的决定系数(R~2)和均方根误差(E_(RMSE))分别达0.904和2.046 cm，基于BLS树高提取的R~2和E_(RMSE)分别为0.791、1.173 m。融合点云受树干周围离散点的影响，胸径提取效果相对BLS效果较差，R~2和E_(RMSE)分别为0.881和2.284 cm，但融合点云冠层和林下信息较完整，树高的估测精度较BLS高，R~2和E_(RMSE)分别为0.933、0.812 m。【结论】由于工作原理上的差异，ULS和BLS技术分别在获取冠上和林下点云方面各具优势，融合两者可达到互补的效果，能够更加精细地反映森林空间结构，实现胸径和树高的高精度提取。图5表3参28

【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象，针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境，根据森林中树木的形态特征，利用地基激光雷达（ＴＬＳ）扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高，为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站２种分析方式，采用ＨｏｕｇＨ变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取，根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】１）对于多站拼接数据，即使在林分条件最为复杂的原始林，单木识别率仍可达到８１％；对于单站数据，随着扫描距离增加，单木识别率降低，实际操作时单站布设比多站拼接简单；２）多站拼接胸径及．．．

【目的】探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段。【方法】通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,然后分别采用改进的K均值聚类算法和基于相对间距的阈值分割算法对水曲柳和樟子松样地进行单木点云数据分割。其中,水曲柳样地点云数据处理采用改进的K均值聚类算法,通过树干点云位置推算初始聚类中心,减少因树冠重叠导致的错误分割;樟子松样地点云数据处理则采用基于相对间距的阈值分割算法,通过设定多条阈值规则并利用动态最大值滤波器对树顶进行精确探测,提高算法的分割精度。最后,基于样地和单木点云完整度两个方面对点云数据分割效果进行评价。【结果】1)从样地尺度来看,水曲柳和樟子松样地单木识别率分别为0.91和0.87,相应的调和值(F)分别为0.91和0.88,结果显示单木分割的整体效果较好。水曲柳样地召回率(r)为0.87,精确率(p)为0.95,算法分割过程中产生的错误分割较少。樟子松样地算法分割的单木也多为正确分割(r=0.82、p=0.94),其分割误差主要来自于单木欠分割,过分割现象相对较少。2)从单木点云分割的完整程度来看,水曲柳样地的单木平均正确分割率为75.6%,点云平均欠分割率为24.3%,平均过分割率为18.5%,单木点云的最大错误分割率为31.8%,不同单木之间分割精度有较大差异;樟子松样地的单木分割精度较稳定,平均正确分割率达84.1%,平均欠分割和过分割率分别为16.3%和9.0%,表明单木点云不存在大量错误分割的情况。【结论】基于树木形态结构特征改进了两种优化单木点云数据分割算法,两种算法下分割的森林样地单木精度在不同评价尺度中表现均较好,对林中树木出现的树冠重叠、遮挡、偏移等现象均有一定的辨别能力,实现了森林样地树木点云数据的单木精确分割。

【目的】提出一种冠层高度模型（CHM）与数字表面模型（DSM）相结合的单木分割方法，以解决无人机激光雷达提取地形坡度较大区域CHM时因树冠形变导致单木分割精度降低的问题。【方法】利用无人机激光雷达数据，在福建省顺昌县洋口林场地形起伏较大的中、高郁闭度杉木人工林中选择中龄林和幼龄林各3块标准地，结合地面实测数据和目视解译方法，对CHM与DSM相结合（优化方法）的4种窗口的局部最大值法的树顶点探测和极值标记的分水岭算法的单木分割进行精度评价，并与仅基于CHM的传统方法的树顶点探测和单木分割进行对比分析。【结果】树顶点探测方面，随着窗口增大，每块样地探测的单木总数量和探测百分比均呈下降趋势；中龄林3块样地的最佳窗口为0.3 m，幼龄林3块样地的最佳窗口为0.2 m，此时6块样地1∶1对应关系的单木数量和生产者精度均最大；在相应最佳窗口条件下，仅基于CHM的局部最大值法因树冠形变存在容易产生单木多树顶点探测现象，传统方法的单木探测百分比高于优化方法，但传统方法的树顶点探测精度低于优化方法。幼龄林的树顶点探测精度高于中龄林，这是因为幼龄林样地冠幅和单木相邻距离更一致，更适应固定窗口的局部最大值法。单木分割方面，优化方法的单木分割精度高于传统方法，幼龄林的单木分割精度高于中龄林。【结论】局部最大值法的树顶点探测和分水岭算法的单木分割直接数据源为DSM，是树冠表面真实起伏状况的反映，没有树冠形变，研究结果为更真实的树顶点和单木树冠边界。CHM与DSM相结合的单木分割方法在中、高郁闭度杉木人工中、幼林中分割精度较高（6块样地探测率r均大于88%，准确率p均大于92%,F得分均大于91%），将该方法集成在ArcGIS模型构建器中，可为精准化、自动化、集成化的无人机激光雷达单木分割应用提供可能。

【目的】林业调查规划对林业的可持续发展至关重要。在利用移动式激光雷达实现森林样地建图与量测过程中，全局一致性地图的准确性与扫描轨迹有着密切联系。因此，对样地观测路径进行合理规划尤为必要。【方法】本研究主要通过结合即时定位与地图创建（SLAM）技术，利用手持式激光雷达对样地进行扫描，根据SLAM技术应用的相关研究并结合林业样地特点规划出3种手持移动式激光雷达在样地内扫描路径方案并利用LeGO-LOAM算法实现点云地图构建，分析比较各路径建图效果及拟合量测的立木胸径、位置的精度差异。【结果】逐行式路径1拟合的样地立木胸径估计值偏差为2.18 cm，相对偏差为7.74%，均方根误差为2.74 cm，精度高于其他两种路径；在立木位置拟合精度方面，逐行式路径1与多环式路径3整体拟合效果较好，路径1精度略优于路径3,x轴估计值均方根误差（RMSE）为0.077 m,y轴估计值均方根误差在0.157 m，最大误差方向的协方差值为0.124 m，小于其他两路径。【结论】在使用32线激光雷达进行数据采集并基于LeGO-LOAM算法对森林样地进行点云建图进而实现单木因子进行拟合量测中，近似于航空摄影测量航线的路径方案的逐行式的路径1整体建图效果、量测精度相对优于其他路径，为地面移动式激光雷达外业数据采集提供一种合理的路径方案参考。

对激光雷达沙尘天气监测技术进行了研究,详细分析了Mie散射激光雷达气溶胶和沙尘参数计算方法。分析、设计并用C#语言开发了用于处理和分析激光雷达回波信号的大气和沙尘参数反演软件系统。利用后向散射激光雷达(LB-D200)对北京市2006年春季沙尘天气进行监测试验,通过软件计算气溶胶参数,计算结果与其他监测结果相符。结果表明:通过退偏振系数可以计算出大气气溶胶中沙尘含量,后向散射激光雷达在沙尘天气沙尘的垂直分布探测中具有优势。

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有其他遥感数据无法比拟的优势。介绍激光雷达遥感的基本原理、大光斑和小光斑激光雷达系统的特点,对它们在林业上的应用现状进行评述,重点分析激光雷达反演森林参数的方法,对激光雷达的林业应用前景进行分析和展望。

应用激光雷达探测和测距是前苏联的一种反潜艇技术,近年来已被俄罗斯用于鱼群探索之中。以摩尔曼斯克为基地的Sev-rybpoisk 渔业公司包租了一架4引擎涡轮螺旋桨空中实验室飞机,在巴伦支海上空向海面发射激光脉冲波信号,能探测到离海

基于Web of science数据库检索平台,应用科学引文分析方法对检索到的1355篇2000年以来激光雷达技术在林学上的应用的文章进行了全面分析,主要涉及发表年份、国家分布、作者排行、期刊分布、作者单位分布、提取参数等,对该领域所涉及到的主要国际国内会议进行了总结。分析了激光雷达的主要传感器类型和2种数据结构(波形和点云),系统总结了主要森林参数的提取方法,包括波形分析、点云分析、参数预测和数据融合。分析认为:激光雷达技术的林学应用研究的深度和广度均呈现快速上升趋势,研究方法渐成体系,有系统化的国际会议;但研究水平的地域差异较大,参数提取的机理性、实用性不足,尚未达到成熟,还有很大的提升空...

为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解...

【目的】运用激光雷达技术识别提取林隙面积、边界木高和形状指数,为林隙结构参数调查提供技术支持。【方法】以机载激光雷达数据为数据源,以东北林业大学帽儿山实验林场内设置的5块林隙调查样地中的54个林隙为研究对象,通过对比普通克里金插值、反距离权重插值、样条插值、自然临近插值和局部多项式插值确定最优插值方法得到冠层高度模型,运用交替贯序滤波法对冠层高度模型进行林隙识别提取。【结果】通过对比5种插值方法的RMSE发现,普通克里金法适合插值DEM,反距离权重法适合插值DSM;采用交替贯序滤波法识别提取林隙时,林隙识别率为92.6%,运用配对检验法对提取的林隙面积、边界木高与野外调查数据进行检验,基于激光雷达技术提取的林隙面积和边界木高与野外实测值呈较强线性关系,R~2分别为0.983和0.737,其中提取的林隙面积与实测值平均相对误差为15.78%,林隙边界木高与实测值平均相对误差为11.94%。【结论】基于机载激光雷达数据采用交替贯序滤波能有效识别林隙且能准确提取其结构参数;坡度、坡位及冠层结构复杂程度都会影响冠层高度模型的插值精度;林隙面积提取受林隙边界形状和林层结构影响,林隙边界木高随着样地地形、坡度增加误差也随之增大。机载激光雷达技术具有获取地形和树木三维结构信息的优势,可为林隙识别及其结构参数提取提供新的遥感方法。

【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R2分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R2分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R2分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R2分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。