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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
邓再春 张超 朱夏力 范金明 钱慧 李成荣
【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息，在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源，探索森林蓄积量的遥感估测模型，以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象，利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等，计算各特征变量的标准地均值；筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量，采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型，以决定系数(R~2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中，随机森林的精度最高(R~2=0.89,EMA=4.69m~3·hm~(-2), ERMS=5.45m~3·hm~(-2), EMR=14.5%)，其次为支持向量机(R~2=0.74, EMA=5.27m~3·hm~(-2), ERMS=8.31m~3·hm~(-2),EMR=13.1%)，最低为多元线性回归模型(R~2=0.35,EMA=10.12 m~3·hm~(-2),ERMS=12.85 m~3·hm~(-2),EMR=28.1%);3种模型在测试集上的估测精度均有所降低，随机森林的模型表现最好，支持向量机次之，多元线性最差。(2) 3种模型在云南松林蓄积量估测中均存在一定的低值高估和高值低估现象。(3)基于无人机多光谱影像估测云南松林蓄积量，纹理特征仍是不可忽视的重要因子。【结论】基于无人机多光谱影像，在不进行单木分割的情景下，提取标准地的单波段反射率、植被指数、纹理特征均值，筛选适用于蓄积量估算的变量构建估测模型。通过对3种模型进行精度评价，随机森林为云南松林蓄积量估测的最佳模型。图2表5参27
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李亚东 曹明兰 李长青 明海军
森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。
[期刊] 林业科学
[作者]
周小成 何艺 黄洪宇 许雪琴
【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
马云强 李宇宸 刘梦盈 石雷 张军 张忠和
【目的】探索如何利用多光谱遥感对云南切梢小蠹的危害状况进行快速准确的监测。【方法】基于多光谱无人机获取研究区影像结合实地采集样方数据,应用DNN深度学习模型定量反演研究区云南切梢小蠹危害信息,分析虫害等级光谱图像发现GNRE指数和NDVI指数对虫害造成的枯稍率的相关性。【结果】将两指数应用于模型拟合,对比结果发现植被指数NDVI与云南切梢小蠹危害的枯梢率相关性为R~2=0.67696,高于GNRE的R~2=0.45331,且危害等级分类总体分类精度为71.11%,Kappa系数为0.6751,危害等级由高到低的面积占比分别为1.18%、8.60%、73.73%、16.47%。【结论】利用无人机影像结合深度学习技术,可准确得到切梢小蠹分布信息,且危害等级分布呈现出由道路以及树林密度较小区域向密度较大区域其危害性逐渐减小,可为后续大范围切梢小蠹危害云南松的监测与防治提供参考。
关键词：
无人机 多光谱 云南切梢小蠹 危害 反演
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李祥 吴金卓 林文树
【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6 915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4 396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贾志成 段棋峰 汪东
【目的】森林火灾监测多采用卫星和低空热红外遥感对林火进行识别，准确率高，但受限于硬件性能和成本，对基于无人机的多光谱遥感及不同图像传感器比较的林火监测研究较少。【方法】选定山地树林作为试验对象，根据起火点的明火和阴燃两种状态，结合树冠状态，分为明火有遮挡、明火无遮挡、阴燃有遮挡、阴燃无遮挡等4种林火状态，以无火场景作为对照，开展森林火灾监测试验，利用无人机分别搭载热红外、多光谱、可见光等图像传感器采集林火图像，分别基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BP）3种机器学习算法建立林火监测模型，通过准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和F1-score进行监测模型性能评估。【结果】综合分析，热红外相机和可见光相机基于支持向量机（SVM）的监测模型准确率最高，多光谱相机基于随机森林（RF）的监测模型准确率最高。热红外相机监测准确率高达100%，多光谱相机接近100%，可见光相机达到85%。综合分析，热红外相机监测准确率最高，多光谱相机次之，可见光相机监测性能最差。多光谱相机可在不同林火状态下较好地替代热红外相机进行监测，可见光相机在不同林火状态下均表现出较差的监测效果。【结论】通过使用机器学习算法进行优化，多光谱相机可在林火监测中有效替代热红外相机，可以显著降低监测成本和丰富林火监测技术手段。
关键词：
林火监测 多光谱 无人机 机器学习
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王晓宁 徐天蜀 李毅
合成孔径雷达(SAR)技术以其独特的成像机制及其全天候、全天时成像能力,在森林生物量估测方面发挥着越来越重要的作用。利用野外实测数据分析了ALOS PALSAR双极化数据后向散射系数(σH0H,σH0V,σH0V/HH)与云南山区松林蓄积量的关系,并分别构建简单线性、自然指数和加入地理因子的多元回归模型。研究结果表明:极化比值(σH0V/HH)与蓄积量的相关系数(r=-0.407)比任何单极化(σH0H和σH0V分别为0.204和-0.242)都要高,加入地理因子的多元回归模型在森林蓄积量估算中有较好的精度。图3表2参12
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王佳 尹华丽 王晓莹 冯仲科
以内蒙古旺业甸林场为研究区域,以资源三号(ZY-3)卫星遥感图像为数据源,通过对影像进行处理,获取对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息等遥感因子。基于对各遥感因子的信息量分析、多重相关性危害分析及应用残差平方和的方法对遥感因子进行筛选,实验结果表明:ZY-3影像提取的12个遥感因子中,单波段因子中ZY3的信息量最大,波段组合中ZY(2-3)/ZY4的信息量最大,地形因子中高程的信息量最大,ZY-3的波段、波段组合和地形因子间存在多重相关性,去掉ZY(2-3)/(2+3)和坡度因子后,多重相关性的危害大大降低,可以满足进一步建立蓄积量遥感反演模型要求。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
王宗梅 岳彩荣 刘琦 胡振华 柴凡一
【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋亚斌 邢元军 江腾宇 林辉
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
魏永康 杨天聪 臧少龙 贺利 段剑钊 谢迎新 王晨阳 冯伟
【目的】小麦倒伏严重影响小麦光合及成熟进程，进而造成小麦减产及品质下降。为快速精确获取倒伏信息，评估无人机遥感监测小麦倒伏的能力，构建小麦倒伏监测模式，为灾情评估、保险理赔及灾后补救提供技术支持。【方法】利用近地无人机获取包含红、绿、蓝、红边和近红外5个多光谱波段图像，经过预处理飞行高度50 m的小麦冠层图像，得到分辨率为1.85(cm/像素)的数字正射影像图（DOM）和数字表面模型（DSM），从中提取光谱特征、高度特征和光谱纹理共3类特征信息；采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）2种分类器对6种不同特征集组合进行倒伏分类比较，使用准确率（Acc）、精确率（Pre）、召回率（Re）和调和平均数（F1）以确定较优的特征组合和分类器；同时使用3种不同的特征集筛选方法（套索算法Lasso、随机森林递归算法RF-RFE和Boruta算法）对优化的特征子集进行综合评价，确立适宜的倒伏分类评价方法。【结果】单一特征的光谱和纹理及其组合对小麦倒伏的分类评价结果较差，“椒盐现象”严重，在此基础上融合DSM信息的分类精度显著提高。采用随机森林分类器对光谱特征、纹理特征和高度特征进行特征集组合，小麦倒伏识别的分类准确率最高达91.48%。为减少特征集变量数量，采用3种特征优化方法，与筛选得到的全特征集、Lasso算法、RF-RFE算法相比，基于Boruta算法得到的优化特征子集分类精度更高，整体稳定性更好，从含有DSM的3种特征组合均值来看，总体分类精度和Kappa系数分别提高了0.17%和0.01（全特征集）、2.45%和0.05(Lasso)、2.87%和0.05(RF-RFE)。其中，光谱-纹理-DSM组合效果最好，总体分类精度达92.82%,Kappa系数达0.86。【结论】Boruta算法有效优化光谱-纹理-DSM组合的特征子集数量，让更少的特征参量参与分类，且获得较高的分类精度，确立了精确监测小麦倒伏的多特征组合-Boruta-RFC技术融合模式，为小麦灾情评估及补救措施制定提供参考。
关键词：
冬小麦 无人机 多光谱 特征融合 倒伏
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王雅佩 王振锡 李擎 刘梦婷 杨勇强
【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var. tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.986 8和0.933 3,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.765 7。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘兆华 林辉 龙江平 李新宇
【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R~2为0.66,均方根误差为55.2 m~3/hm~2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R~2为0.64,均方根误差为57.6 m~3/hm~2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。
[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]
涂云燕 彭道黎
在前人研究中还没有把基于BP与RBF神经网络的森林蓄积量预测模型的应用效果进行评价。拟在实际应用中对两种方法进行综合分析与评价,找到一种预测精度更高、适用性更强的方法。采用相关分析法选定郁闭度、阴坡、阳坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM(4-3)、TM4/3为输入变量,以密云县森林蓄积量为输出变量,建立蓄积量估测的RBF与BP神经网络模型。并从神经网络的训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性对二者进行了综合分析,RBF神经网络无论是在训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性上都优于BP神经网络模型。
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