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。

使用LB10-D200激光雷达,对2006年4月北京地区天气连续监测,通过监测数据的分析,研究沙尘天气的大气垂直结构及其运动发展情况,同时与通过使用E-BAM贝塔沙尘监测仪器、AERONET、MODIS和DREAM预测模型等手段的分析结果进行综合对比分析。结果表明:4月份共有10dAOT浓度大于1,最高峰达到4;激光雷达监测结果和其他手段得到的结果具有良好的一致性,能精确地表达典型沙尘天气垂直大气的时空分布;沙尘层AOT对整个大气AOT的贡献率约为60%~80%。

【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】林木参数是森林蓄积量、森林生物量估算的基础指标，传统的人工调查方式费时费力，已难以适应新形势下数字化森林资源监测技术的要求。地面激光雷达扫描技术能够获取小尺度高分辨率的林分内部结构信息，为林分环境条件下林木胸径、树高提取提供一种新的思路。【方法】以芦头实验林场杉木林样地为研究对象，针对FARO Focus 3D X330三维激光扫描仪设计了7种不同的扫描组合方式对样地进行扫描，提出象限角点云简化思路进行参数提取和精度评价，探究不同扫描组合方式对林木胸径、树高参数提取精度与效率的影响。【结果】1）当扫描分辨率为1/2、质量为4X时，胸径参数提取精度最高；当扫描分辨率为1/4、质量为4X时，树高参数提取精度最高。2）在林木参数提取结果没有显著性差异的前提下，扫描分辨率为1/4、质量为4X的扫描参数工作效率最高。3）选取同时兼顾精度和效率的1/4扫描分辨率、质量4X的扫描结果，进行象限角点云简化，简化的点云能够准确地提取出林木胸径参数。【结论】研究结果对于具有相同或相似地理条件和树种的林地选择扫描参数和点云简化方式具有重要参考价值，可以提高内业工作效率，同时也为地面激光雷达野外样地调查提供方法和技术参考。

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...

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。

机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据(离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m),研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的...

【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

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

【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。

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。

【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。

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

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...