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[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] 林业科学
[作者]
胡中洋 陕亮 陈翔宇 余坤勇 刘健
【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。
[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】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。
[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]
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。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘清旺 李世明 李增元 符利勇 胡凯龙
森林空间结构及动态变化规律对森林经营管理、生态环境建模等具有重要意义,无人机激光雷达与摄影测量能够获取丰富的森林空间结构和类型信息,在单木、林分尺度森林环境长时间序列监测方面具有无可比拟的优势。无人机激光雷达系统一般搭载多回波/全波形激光扫描仪,配备高精度全球导航卫星系统&惯性测量单元(GNSS&IMU)等传感器,以保证激光脉冲回波信号的几何定位精度。无人机摄影测量系统通常搭载可见光(RGB)/多光谱相机,配备低精度GNSS&IMU,通过高重叠率航片的三维重建算法自动解算航片内外方位元素,生成具有相对参考
关键词：
无人机 激光雷达 摄影测量 点云 森林
[期刊] 林业科学
[作者]
黄洪宇 陈崇成 邹杰 林定
对利用野外树木激光扫描获取的海量点云数据来提取树木几何与拓扑特征并以此来构建树木三维模型的方法进行综述。在总结基于激光点云的树木建模基本原理和步骤的基础上,围绕单树点云数据的分割、树枝骨架的提取与优化、单木模型的表面重建等主要过程,对各种具体实现技术或方法进行分类、分析和评价,最后对生成的树木模型的精度和未来的技术发展趋势进行简要分析。
[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] 华中农业大学学报
[作者]
彭孝东 何静 时磊 赵文锋 兰玉彬
为了更好地建立单木三维彩色模型，获得准确表型参数，提出了一种基于Kinect v2相机和激光雷达的单木点云信息融合检测方法。首先由激光雷达采集樱树单木所在区域的完整环境点云，生成点云地图；由Kinect相机采集樱树单木多视角点云得到完整的三维彩色点云；然后以激光雷达点云位置为基准，通过选取对应同名点的方式对2种点云进行初始配准，使点云之间具有良好的初始位置关系，再使用最近点迭代（iterative closest point, ICP）算法对点云进行精配准；最后使用彩色点云对雷达点云进行点云着色融合处理，实现樱树单木的三维重建。结果显示：与只使用Kinect v2相机生成的樱树单木表型参数对比，融合后的樱树单木的株高、冠幅和胸径的平均相对误差分别降低了1.52、6.46和18.17个百分点。研究结果表明，Kinect v2深度彩色相机和激光雷达在单木三维重建上能实现优势互补，提升点云配准精度，同时，既能降低光照气候条件的影响，又能增加测量距离，单木表型参数更准确。
[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]
吕嘉欣 张吴明 周钟炎 邵杰
【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。
关键词：
激光雷达 单木定位 数据对应 点云配准
[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] 中国林业科学研究院
[作者]
卢昊
随着激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)技术在近二十年的快速发展,LiDAR数据被广泛用于各个行业的3D测量、空间建模和参数反演。森林由于其地物垂直结构复杂,林木属性多变,是高分辨率遥感技术面临的一大难点。虽然林业上已使用LiDAR数据进行林区地形建模、森林树种分类、植被参数提取等研究,全波形LiDAR数据分类的基础工作仍存在若干系统性的技术问题:新型LiDAR系统的性能得到极大提升,但也引入新的数据处理模型问题;LiDAR系统光谱波段单一,目标刻画仍主要局限于点
[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]
黄志鑫 邢涛 邢艳秋 王强
【目的】为了精确构建树木的三维模型,基于背包激光扫描(Backpack laser scanning,BLS)系统获取的单木点云数据,提出了一种动态圆柱拟合方法提取树木真实的骨架曲线。【方法】以广西壮族自治区南宁市高峰林场为研究区。从样地点云数据中分离出单棵杉木点云,对其地面点与树叶点进行滤波处理,得到单木枝干点云。根据树木单枝近似圆柱特性,提出动态圆柱拟合算法,将单木枝干点云分割成大量单枝点云,并对单枝点云进行优化。分别对优化后单枝点云的XYZ坐标进行主成分分析,计算其特征值,最大特征值所对应的特征向量即为主方向。基于体元逐层聚类,沿主方向进行骨架点的提取,并利用3次B样条曲线对单枝骨架点进行平滑处理以获取单枝骨架曲线。利用同向向量近邻点搜索方法确定单枝骨架曲线连接点,实现骨架曲线拼接,从而实现完整单木骨架曲线的提取。【结果】对样地单株杉木进行骨架曲线提取,设置3种动态圆柱递减参数δ。递减参数为0.3 cm时,点云利用率为95.04%,处理时间为515.05 s;递减参数为0.5 cm时,点云利用率为92.70%,处理时长为369.34 s;递减参数为0.8 cm时,点云利用率79.70%,处理时长为349.35s。参数为0.3cm时,点云利用率最高,能够非常完整的提取骨架曲线;参数为0.5cm时,点云利用率可以满足骨架曲线的提取,并且算法运行时间相比于参数0.3 cm时降低了28.29%;参数为0.8 cm时,部分单枝存在缺失现象,无法满足骨架曲线提取要求。【结论】将递减参数设置为0.5 cm,利用动态圆柱拟合方法提取背包激光扫描单木点云的骨架曲线能够表征单木的几何、拓扑结构。
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