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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邹茂胜 孙毓蔓 李丹丹 贾炜玮 王璐瑶
【目的】探究使用地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning，简称TLS）点云数据提取人工落叶松树干不同相对高处直径的精度，构建落叶松树干削度方程，验证地基激光雷达获取数据的可行性，改变传统的获取森林参数的方式，能够为森林资源规划管理和决策提供技术性支持。【方法】以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场8块皆伐样地的落叶松人工林为研究对象，首先借助TLS扫描样地，然后测量伐倒木相对高处直径；并以伐倒木实测值为真值，分析TLS提取的相对高处直径精度，最后采用点云数据提取的直径构建削度方程。选取9个削度方程基础模型，根据评价指标选出最优基础模型，以样木为随机效应建立基于单木水平的混合效应模型。【结果】TLS获取的树干直径数据满足精度要求，且适用于削度方程的构建，其中胸径（R~2=0.993 9）的提取效果好于树高（R~2=0.913 9）；随着树干高度的增加，相对高处直径R~2逐渐增大，到0.06h处直径的提取精度最高（R~2=0.991 2），随后R~2逐渐减小，在0.8h(R~2=0.876 3)、0.9h处，由于树冠遮挡，获取的树干点云密度较小，导致提取效果较差；使用TLS数据构建的9个削度方程中，Kozak-1988的拟合效果最好（R~2=0.978 3、RMSE=1.179 9）；通过比较模型在不同径阶下和不同相对高处的预测能力，分析发现Kozak-1988比Kozak-2004和曾伟生模型更适合描述孟家岗林场落叶松的干形变化，因此Kozak-1988为基于TLS数据构建的最优基础模型；最后采用Kozak-1988构建基于样木水平的三参数混合效应模型精度达到99.77%。【结论】TLS获取的树干相对高处直径数据精度较高，基于点云数据构建的人工落叶松削度方程拟合效果较好，可以为后续出材率表的编制做准备，并为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邹茂胜 孙毓蔓 李丹丹 贾炜玮 王璐瑶
【目的】探究使用地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning，简称TLS）点云数据提取人工落叶松树干不同相对高处直径的精度，构建落叶松树干削度方程，验证地基激光雷达获取数据的可行性，改变传统的获取森林参数的方式，能够为森林资源规划管理和决策提供技术性支持。【方法】以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场8块皆伐样地的落叶松人工林为研究对象，首先借助TLS扫描样地，然后测量伐倒木相对高处直径；并以伐倒木实测值为真值，分析TLS提取的相对高处直径精度，最后采用点云数据提取的直径构建削度方程。选取9个削度方程基础模型，根据评价指标选出最优基础模型，以样木为随机效应建立基于单木水平的混合效应模型。【结果】TLS获取的树干直径数据满足精度要求，且适用于削度方程的构建，其中胸径（R~2=0.993 9）的提取效果好于树高（R~2=0.913 9）；随着树干高度的增加，相对高处直径R~2逐渐增大，到0.06h处直径的提取精度最高（R~2=0.991 2），随后R~2逐渐减小，在0.8h(R~2=0.876 3)、0.9h处，由于树冠遮挡，获取的树干点云密度较小，导致提取效果较差；使用TLS数据构建的9个削度方程中，Kozak-1988的拟合效果最好（R~2=0.978 3、RMSE=1.179 9）；通过比较模型在不同径阶下和不同相对高处的预测能力，分析发现Kozak-1988比Kozak-2004和曾伟生模型更适合描述孟家岗林场落叶松的干形变化，因此Kozak-1988为基于TLS数据构建的最优基础模型；最后采用Kozak-1988构建基于样木水平的三参数混合效应模型精度达到99.77%。【结论】TLS获取的树干相对高处直径数据精度较高，基于点云数据构建的人工落叶松削度方程拟合效果较好，可以为后续出材率表的编制做准备，并为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据。
[期刊] 林业科学
[作者]
吴项乾 曹林 申鑫 汪贵斌 曹福亮
【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘睿 刘婷 董润茹 李治 朱德海 苏伟
为探索地基激光雷达数据在植物真实三维建模上的应用,研究基于MeshLab软件的三维Alpha-Shape算法和移动立方体算法进行玉米植株三维真实模型的重建。三维Alpha-Shape算法基于离散激光雷达点云构建Delaunay三角网,通过Alpha值的设置判断各单纯形是否保留,完成玉米植株三维重建。移动立方体算法则通过查找每个体素与等值面相交的交面,所有交面连在一起即为所求的等值面。Alpha值分别设置为0.006 290、0.012 638、0.018 635,采用Alpha-Shape算法进行单株玉米三维重建,试验结果表明:当Alpha值设置较小时,对玉米叶片、茎秆等细节信息表达的比较精细...
[期刊] 林业科学
[作者]
刘鲁霞 庞勇 李增元
【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．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
耿志伟 薛伟 王海滨 张华超 郭德禹
植被聚集指数是表征冠层元素空间分布聚集特征的重要参数。精确反演聚集指数对研究植被碳氮循环、冠层生物量估算具有重要意义。地基激光雷达凭借其快速精确获取植被三维空间信息的优势,已成为提取植被聚集指数的重要手段。针对现有聚集指数反演方法均存在一定程度的点云信息浪费,本研究利用地基激光雷达点云数据,提出了一种基于三维间隙的植被聚集指数反演方法。首先通过多站地点云拼接、去噪、滤波等预处理操作,将地面与植被点云分离,再基于滤波结果获取归一化植被点云;然后采用分治方法建立植被点云Delaunay四面体格网模型,用三维孔隙替代传统二维孔隙以获取间隙累积分布函数;最后利用间隙大小分布法计算植被冠层聚集指数。将该方法应用于研究区20块植被样地的地基激光扫描数据,反演得到其植被聚集指数。经实测数据验证,结果表明:该方法充分利用激光雷达精确获取三维空间信息的能力,实现了植被聚集指数高精度反演(R~2=0.74,rRMSE=8.94%),对于激光雷达定量反演植被结构参数具有指导意义。
[期刊] 林业科学
[作者]
李欢 李明泽 范文义 王斌
【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。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
关天蒴 王春博 王蔚 闫飞 范永祥
【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。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
杨雷 翟迪迪 陈修亮 潘海峰 吴光
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。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
陈中超 刘清旺 李春干 李梅 周相贝 余铸
【目的】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标，掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源，但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题，因此，需要选择合适的林分解析变量和模型。【方法】借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据，以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象，分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测，选出最优模型并进行精度评价。【结果】研究表明：（1）模型方法而言，非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果：非线性模型（R~2为0.66～0.86,rRMSE为23.51%～9.91%），线性模型（R~2为0.52～0.85,rRMSE为27.70%～12.38%）。（2）模型使用平均高、郁闭度为基础变量，以穷举法筛选出来的变量组合，估算森林参数得出最佳模型，其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高（R~2=0.86,rRMSE=9.91%）。【结论】通过激光雷达估测人工林碳储量时，加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果，非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。
关键词：
碳储量 激光雷达 垂直结构参数 回归模型
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘浩然 范伟伟 徐永胜 林文树
【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。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张莹莹 周俊
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...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
许珊珊 李常春 张超
【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
[期刊] 林业科学研究
[作者]
庞勇 李增元 Michael Lefsky 车学俭 陈尔学
利用三维激光雷达森林回波波形模型模拟了地形对波形的影响,并用ICEsat GLAS的数据对模拟结果进行了验证。结果表明坡度对大光斑激光雷达波形影响较大,随着坡度的增大,地面回波和树冠回波都展宽,波形长度也随之增加,同时地面的波峰和植被的波峰值都降低,来自地面的回波明显减少,并逐渐与靠近地面的回波发生信息混叠。鉴于二者的关系呈近似线性正相关,在实际的森林参数反演中可望通过减去一个含有坡度或地形起伏度的因子进行地形效应纠正。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
周梅 李春干 李振 余铸
[目的 ]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素，探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响，有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象，采用百分比重采样方法，对密度为247点·m~(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度，得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集；每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量；对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测，各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合，然后比较分析模型优度统计指标的差异，包括：决定系数(R~2)，相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE)；采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m~(-2)时，各个森林参数估测模型的精度保持基本一致；各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05)；各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中，点云密度可低至5点·m~(-2)。然而，本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。
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