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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
谢鸿宇 赵耀龙 杨木壮 李长辉 李展聪 宋爽 邓洁茹
树冠体积和表面积是树木生物量计算中非常重要的参数。本研究的目的在于找出一套基于地面三维激光扫描系统的树木树冠体积和表面积的高精度测量和计算方法。研究方法如下:首先,介绍了该方法的外业作业流程,主要有控制点布设、控制靶标布设、控制点和靶标的坐标测量、设站、扫描等。其次,描述了内业数据处理流程,包括点云数据的配准、以1 cm为间隔分割点云、点云层表面点的筛选、内部点的剔除、分层构面等。然后,基于点云分层所构多边形,求算树冠体积和表面积。最后,以广州大学校园内的8颗样本树为例,将计算结果与前人的研究结果进行了比较分析。研究结果表明,使用本研究方法所测得的树冠体积和表面积计算结果更为合理、精度也更高。...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
谢鸿宇1 3 赵耀龙2 3 杨木壮1 李长辉4 李展聪1 宋 爽1 邓洁茹1
摘 要：树冠体积和表面积是树木生物量计算中非常重要的参数。本研究的目的在于找出一套基于地面三维激光扫描系统的树木树冠体积和表面积的高精度测量和计算方法。研究方法如下：首先，介绍了该方法的外业作业流程，主要有控制点布设、控制靶标布设、控制点和靶标的坐标测量、设站、扫描等。其次，描述了内业数据处理流程，包括点云数据的配准、以 1 cm 为间隔分割点云、点云层表面点的筛选、内部点的剔除、分层构面等。然后，基于点云分层所构多边形，求算树冠体积和表面积。最后，以广州大学校园内的 8 颗样本树为例，将计算结果与前人的研究结果进行了比较分析。研究结果表明，使用本研究方法所测得的树冠体积和表面积计算结果更为合...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
丁志文 邢艳秋 杨书航 尹伯卿 郭振
【目的】无人机激光雷达与地基激光雷达的工作方式不同，导致无人机点云缺乏林内信息，地基点云缺乏林冠信息，单一平台的LiDAR点云难以完整描述森林三维垂直结构，将这两者点云融合有利于消除各自的扫描盲区，估测更为准确的森林结构参数。基于此，提出了一种基于地面特征与树木位置关系的无标识自动化配准方法。【方法】选取哈尔滨城市林业示范基地内的蒙古栎和樟子松作为研究对象，采用大疆禅思L1激光雷达设备与FARO Focus3D X330三维激光扫描仪分别获取样地内的无人机和地基LiDAR点云。首先，利用改进的渐进式加密三角网滤波算法分别从无人机点云和地基点云中提取地面点云，基于两者相似的快速点特征直方图（FPFH）特征，使用随机采样一致性算法得到初始配准参数，完成初始配准。然后，从初始配准后的无人机点云和地基点云中提取相同高度处的树干点云的水平投影位置作为配准基元，分别构建不规则三角网，并基于三角形的角度相似性原理寻找同名三角形对。最后，使用奇异值分解法得到旋转平移参数，从而完成精细配准。【结果】蒙古栎样地内对应树木水平偏移距离的平均值为0.173 m，樟子松样地内对应树木水平偏移距离的平均值为0.283 m,2个样地的树木点云均取得了较高的配准精度。【结论】提出的点云配准方法有效实现了林区无人机点云数据和地基点云数据的配准，二者的融合可为快速完整地获取林木构型信息提供数据基础，从而推动多源激光雷达技术联合应用于林木三维重建和森林资源精细调查等方面。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘婷 苏伟 王成 刘睿 李治 姜方方
以机载ＬｉＤＡＲ离散点云数据为数据源，基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系，提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演ＬＡｉ和实测ＬＡｉ进行对比分析，结果表明：基于ＡｘｅＬｓｓｏｎ改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开，结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云；基于孔隙率反演ＬＡｉ，尼尔逊参数的选择对结果影响很大，利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数，ＬＡｉ反演结果接近于真实情况。利用机载ＬｉＤＡＲ点云数据能精确地反演大田玉米ＬＡｉ，该研究方法适用于中等高度的农作物，可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尤号田 邢艳秋 王铮 霍达 王蕊
叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
谢杰 邢艳秋 尤号田 田昕 安立华 姚松涛
森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i
[期刊] 林业科学研究
[作者]
徐志扬 刘浩栋 陈永富 陈巧 李华玉 王娟
[目的 ]基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。[方法 ]利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对"欠分割"样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。[结果 ]无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R2为0.890 5,冠幅线性回归R2为0.845 6;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R2分别为0.807 0、0.817 0、0.806 0,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。[结论 ]在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘永霞 胡涌 冯仲科
该文应用机载激光雷达数据,获得了高精度的树冠底部地形信息及树高信息,提取了包含植被冠层高度的数字表面模型,即林冠层三维信息模型(DCM),结合研究区的数字高程模型(DEM)可以获得用常规方法很难准确获取的森林植被参数,如冠层垂直结构、森林高度、郁闭度等.在此基础上,制作了研究区的林木高度图,具有直观、形象等特点,有助于林业部门及时、准确地掌握森林资源相关信息,并可利用DCM获得森林密度、胸高断面积、蓄积量(生物量)及单木参数等森林植被参数.
[期刊] 林业科学
[作者]
耿林 李明泽 范文义 王斌
【目的】基于机载激光雷达(LiDAR)数据提取单木树冠三维结构参数(树冠顶点位置、树高、冠幅和冠长),并在此基础上对林分有效冠进行提取,为进一步研究林分尺度上的有效冠结构及其动态提供依据,以更好掌握并改进林业经营措施。【方法】采用一定规则下的局部最大值窗口搜索树冠顶点,进行单木树冠顶点探测和单木树高提取;以树冠顶点为标记,利用标记控制分水岭分割算法提取单木冠幅;采用垂直方向点云高程检测方法获取枝下高位置,提取冠长;在标记控制分水岭分割出的树冠边界,提取树冠接触高,取平均值作为该样地的林分有效冠高。【结果】树冠分割正确率为88.5%;结合样地实测参数对提取值进行相关性分析,树高R~2=0.886 2,冠幅R~2=0.786 4,冠长R~2=0.800 0,树高、冠幅和冠长精度分别为90.34%、86.80%和89.90%;同一林分内单木接触高相对比较稳定,对提取的林分有效冠高进行单因素方差分析,无显著差异。【结论】基于机载LiDAR数据,采用可变大小的动态窗口搜索局部最大值点,能提高单木结构参数的提取精度;利用树冠顶点标记控制分水岭算法,将高空间分辨率航片作为辅助数据,可完成较高精度的单木冠幅提取;垂直方向点云高程检测方法可提取单木冠长;LiDAR点云数据可对林分有效冠进行提取,在同一林分中,不同样本数量对接触高提取的变异性影响不大,有效冠高大致相同。机载LiDAR数据具有良好的单木树冠三维结构参数提取能力,能够满足现代林业调查对单木结构参数提取的需要,实现对林分有效冠的提取。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
欧阳君 王树根 陈奇 康一飞 孙明伟
提出了一种基于三角面元的LiDAR数据建筑物检测方法.首先对点云数据构建不规则三角网,然后根据三角面元的特征信息对其进行分类,接着利用面元之间的邻接关系对其进行聚类,最后对聚类点云进行跟踪得到建筑物的轮廓.以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的城区LiDAR点云为实验数据进行建筑物检测试验.与以点云或分割块为处理基元的检测方法相比,该方法能够更加准确地提取建筑物轮廓,正确率可达96%,完整率可达85%.
关键词：
LiDAR 建筑物检测 不规则三角网
[期刊] 林业科学研究
[作者]
范凤云 陈尔学 刘清旺 庞勇 李世明 赵峰
本文基于低密度的机载激光雷达(L iDAR)数据生成林区树冠高度模型(CHM),结合高分辨率CCD数码相机影像勾绘林分多边形,由改进的树冠识别算法提取林分平均树高。结果表明:全部有效数据林分总体精度达74.86%,刺槐精度达75.62%,油松精度达74.74%,结果受点云密度影响,使得阔叶树种的精度稍高于针叶树种,因此,低密度激光雷达数据结合高分辨率CCD可以快速、准确地提取林分平均高。
关键词：
低密度 LiDAR CCD 林分平均高
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
唐菲菲 刘经南 张小红 阮志敏
机载LiDAR是一种能够直接、快速获取被测目标三维空间信息的主动式遥感技术,被广泛用于获取高精度的数字地面模型,但是在植被比较密集、地势比较陡峭的森林地区,能够穿透植被到达地表的激光脚点数量较开阔区域少,对于提取精确的DTM有一定难度。该文提出一种继承式多分辨率体素滤波算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的DTM。该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域体素的高程加权均值比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的DTM。实验证明该滤波方法能够有效地提取森林地区的DTM。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
尤号田 邢艳秋 冉慧 王蕊 霍达
为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光雷达点云数据进行处理,分别提取3个数量比值变量、3个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好,拟合相关性为R2=0.818,Adj R2=0.810,RMSE=0.016,模型精度为P=0.978;多变量反演模型中LPI'和I'3组合的模型最好,拟合相关性为R2=0.898,Adj R2=0.889,RMSE=0.012,模型精度为P=0...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李培艺 汪小旵 王延鑫 武尧 李泽晟
[目的]针对田间作业环境复杂导致金丝皇菊采摘机器人行走不稳定、生产效率低的问题，本文设计了一种基于LiDAR多维点云优化的菊花采摘机器人自主导航系统以实现机器人在农田中的精准作业与高效生产。[方法]首先，通过履带式底盘搭载的Velodyne 16线激光雷达获取田间三维点云信息，并对其进行坐标校正和体素滤波预处理。其次，提出一种多维点云优化算法，该算法能够依据金丝皇菊植株特性自适应获取不同坐标轴的有效点云特征，得到左右两侧垄沟线；并采用最小二乘法对其进行拟合，得到最终的导航基准线。采用改进纯跟踪控制算法对导航基准线进行跟踪，从而完成导航全过程。[结果]通过对Stanley控制算法和改进纯跟踪控制算法进行仿真实验，改进纯跟踪算法表现出更高效的跟踪性能。利用金丝皇菊采摘机器人在南京市湖熟菊花园进行实地试验。试验结果表明，基于LiDAR多维点云优化的自主导航算法横向平均绝对误差减小了67.13%，离散程度降低48.34%。[结论]本文提出的基于LiDAR多维点云优化算法和改进纯跟踪算法可以有效地提高导航精准度，改善系统抗干扰性，导航效果较好，从而保证金丝皇菊采摘机器人的精准作业。
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