检索结果-内蒙古大学图书馆

高技术通讯 2010年第2期20卷 191-198页

作者：倪文俭过志峰孙国清黄华兵中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 Department of Geography University of Maryland College Park MD 20742 USA

针对利用地基激光雷达数据提取单木结构参数的问题,提出了一套较为复杂林分条件下的地基激光雷达数据获取方案与单木结构参数提取方法。首先利用八邻点距离检验法对点云数据中的多次散射点进行滤除,进而通过对现有的变尺度地面点识别方... 详细信息

针对利用地基激光雷达数据提取单木结构参数的问题,提出了一套较为复杂林分条件下的地基激光雷达数据获取方案与单木结构参数提取方法。首先利用八邻点距离检验法对点云数据中的多次散射点进行滤除,进而通过对现有的变尺度地面点识别方法进行改进,实现了对研究区内的地面点云的快速识别。通过对地基激光雷达数据的分析,提出了一种基于树干点云垂直连续分布特征的树干识别方法,在此基础上提取了单木位置、胸径和树高,最后将所提取的结构参数与林业测量数据进行了对比,结果具有较好的一致性。

关键词：地基激光雷达景深数据单木结构参数点云

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融合无人机和地基激光雷达点云数据估测单木结构参数

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森林工程 2024年第1期40卷 142-151页

作者：丁志文邢艳秋尹伯卿郭振东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)作为一种主动遥感技术,能够通过发射激光能量并接收返回信息的方式获取森林空间结构信息,然而,单独使用时存在扫描盲区,无法获取完整的森林树木三维点云。为此,提出融合无人机和地基LiDAR... 详细信息

激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)作为一种主动遥感技术,能够通过发射激光能量并接收返回信息的方式获取森林空间结构信息,然而,单独使用时存在扫描盲区,无法获取完整的森林树木三维点云。为此,提出融合无人机和地基LiDAR点云估测单木结构参数的方法,采用地面特征和树木位置关系的配准方法实现点云融合,并在融合点云数据的基础上提出一种改进的K均值层次聚类分割算法完成单木分割,然后根据基于分割后的单木点云使用轴对齐包围盒算法以及最小二乘拟合圆法分别提取单木树高和胸径,最后通过生物量异速生长方程估测单木生物量。研究结果表明,蒙古栎样地的树高、胸径和单木生物量的决定系数(R^(2))分别为0.84、0.93和0.91,单木结构参数的均方根误差(RMSE)分别为0.75 m、0.96 cm和26.31 kg/株;樟子松样地的树高、胸径和单木生物量的R^(2)分别为0.92、0.96和0.95,相应的均方根误差分别为0.43 m、1.06 cm和26.12 kg/株。融合无人机和地基LiDAR点云为快速完整地获取林木构型信息提供可靠的数据基础,为联合多源激光雷达技术深入林业应用提供有力的技术支撑。

关键词：无人机LiDAR 地基LiDAR 点云融合单木分割单木结构参数

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基于地基激光雷达和手持式移动激光雷达的单木结构参数提取精度对比

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中南林业科技大学学报 2020年第8期40卷 63-74页

作者：范伟伟刘浩然徐永胜林文树东北林业大学工程技术学院黑龙江哈尔滨150040

【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提... 详细信息

【目的】针对人工实测与地基激光雷达(TLS)在林业资源调查中数据获取效率低下的问题,以哈尔滨市城市林业示范基地黑皮油松林为研究对象,综合对比地基激光雷达和手持式移动激光雷达(HMLS)两种扫描方式,为高效的森林资源调查和经营管理提供有效的参考。【方法】利用TLS单站与多站扫描以及HMLS获取研究样地单木点云数据,然后基于点云数据处理软件提取单木结构参数并与实测数据进行匹配,综合对比两种扫描方式的数据获取效率、点云质量以及单木结构参数提取精度。【结果】1)HMLS在扫描高郁闭度黑皮油松林样地时扫描速度大约为27 m^2/min,TLS4站扫描该样地速度为10 m^2/min,扫描速度上HMLS扫描约为TLS多站扫描的3倍。2)TLS4站扫描的胸径处点云数量与单木点云数量远高于HMLS,且HMLS相比于TLS4存在冠层点云缺失的问题,但HMLS相较于TLS数据拥有更好的胸径处切片点云完整度。3)HMLS、TLS单站、TLS4站数据胸径估测结果的R^2分别为0.92、0.84、0.95,HMLS与TLS4站扫描均给出了较好的胸径估测结果,单站TLS扫描估测胸径结果较差。HMLS扫描与TLS单站扫描由于冠层点云扫描不完整导致估测树高和树冠面积的决定系数均小于0.5。TLS4站扫描相较于HMLS扫描在树高和树冠面积的估测精度上有了较大提升,R^2达到了0.7以上。【结论】TLS4站扫描拥有最高的点云数据质量与单木结构参数提取精度,但扫描效率最低,而单站扫描由于遮挡效应单木结构提取精度较低但扫描效率最高;HMLS具有较高的扫描效率与胸径估测精度,但由于冠层点云的缺失在树高和树冠面积等参数的估测精度较低。

关键词：地基激光雷达手持式移动激光雷达单木结构参数精度

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基于SFM算法的单木结构参数提取研究

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西北林学院学报 2020年第5期35卷 180-184,218页

作者：孙英伟林文树东北林业大学工程技术学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点... 详细信息

针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点云数据进行单木结构参数提取,最后与实测参数进行对比分析。结果表明:1)分别利用SIFT算法、SURF算法以及ORB算法对相机校检后的树木照片进行特征点提取匹配,特征点正确匹配个数分别为23、145以及25,相应的耗时分别为18.56、16.04、1.58 s;2)利用SFM算法能获得树木照片的稀疏点云和稠密点云,平均每棵树木点云量为80万个;3)基于点云数据提取单木结构参数的胸径、树高及冠幅的平均绝对误差分别为1.79 cm、0.77 m及0.79 m;胸径、树高、冠幅的提取值与实测值相关系数均>0.94。

关键词： SFM算法特征点提取点云单木结构参数

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应用地面三维激光扫描对白桦单木结构参数的提取

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东北林业大学学报 2018年第8期46卷 49-55页

作者：郑淯文吴金卓林文树李祥东北林业大学工程技术学院哈尔滨150040

应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦(Betula platyphylla)次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法... 详细信息

应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦(Betula platyphylla)次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法估计值和实测值进行拟合,判断算法的准确性;利用体元模拟法与传统体积计算方法分别估测树冠体积,分析两种算法的差异。结果表明:4块样地的单木识别率较高,平均为86.5%;4块样地的单木胸径、树高、冠幅估测的决定系数(R^2),分别为0.82、0.79、0.83,相应的均方根误差分别为2.03 cm、1.98m、0.45 m,显示了较好的估算精度;利用体元模拟法与传统树冠体积计算方法得到4块样地中树冠体积的平均差异为35.6%,两种算法间4块样地平均决定系数为0.96,拟合较好。

关键词：白桦立木测量单木结构参数地面三维激光扫描

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基于TLS的白桦单木结构参数提取与木材性质预测研究

基于TLS的白桦单木结构参数提取与木材性质预测研究

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作者：郑淯文东北林业大学

学位级别：硕士

我国大小兴安岭林区的森林资源十分丰富,是我国重要的林业基地。然而,由于过去自然因素和人为因素的共同干扰破坏,大小兴安岭的活立木总蓄积量和林地面积大幅减少,林业资源已发生巨大变化,森林生物多样性显著下降,林分结构不合理,森林... 详细信息

我国大小兴安岭林区的森林资源十分丰富,是我国重要的林业基地。然而,由于过去自然因素和人为因素的共同干扰破坏,大小兴安岭的活立木总蓄积量和林地面积大幅减少,林业资源已发生巨大变化,森林生物多样性显著下降,林分结构不合理,森林稳定性减弱,导致该地区形成了大面积的次生林。本论文利用地面三维激光扫描(TLS)技术来预测和评价次生林木材材性,对木材的材性分析和评价有借鉴价值,为其经营管理提供了一种新的手段和方法,进而为指导该地区的次生林的诱导改造、恢复与重建以及木材的加工利用提供理论依据。本研究的主要内容如下:(1)应用地面三维激光扫描仪,在大小兴安岭地区的4块白桦次生林样地进行单木扫描,对扫描后树干点云进行分层处理并设置阈值;运用Hough变换算法提取单木位置与胸径,利用树干生长方向得到树高与冠幅;运用回归分析对算法估计值和实测值进行拟合,判断算法的准确性;利用体元模拟法与传统体积计算方法分别估测树冠体积,分析两种算法的差异。结果表明:4块样地的单木识别率平均为86.5%;4块样地的单木胸径、树高、冠幅估测的决定系数(R2),分别为0.82、0.79、0.83;利用体元模拟法与传统树冠体积计算方法得到4块样地中树冠体积的平均差异为35.6%,两种算法间4块样地平均决定系数为0.96,拟合精度较高,且体元估测法比传统计算法估测的树冠体积相对较小。(2)对白桦进行物理力学及解剖性质的研究,观察其物理力学性质的轴向变异与解剖性质的径向变异规律,并对各性质之间的相关性进行统计分析。结果表明:从轴向变化来看,木材基本密度与抗弯强度、抗弯弹性模量随着树干的增高而逐渐减小;顺纹抗压强度在树干的1-3m处增大,随后减小;从径向变化来看,白桦成熟材的解剖性质(纤维长度、宽度、长宽比、纤维双壁厚、壁腔比、导管比量、木纤维比量及木射线比量)变化很小;从相关性分析来看,木材密度与顺纹抗压强度、抗弯强度以及抗弯弹性模量的相关系数分别为0.72、0.82、0.79。同时,木材力学性质与木材密度、木材力学性质与解剖性质之间都存在较强的线性相关性。(3)基于地面三维激光扫描点云提取单木结构参数,建立单木结构参数与木材性质(物理、力学与解剖性质)的预测模型。结果表明:从五种预测模型中通过拟合优度选取最优模型,计算得到白桦力学性质的拟合效果较好,顺纹抗压强度、抗弯强度、抗弯弹性模量的最优预测模型相关系数分别为0.77、0.70、0.71,而对于白桦木材的解剖性质模型预测,只有纤维长度达到0.60,基本密度为0.45,其他解剖性质预测模型的相关系数均小于0.4;在模型检验方面,计算五种预测模型的验证数据,得到最优验证模型,与模型预测时的最优模型相符,验证了上述木材性质模型拟合的准确度。综上所述,本文主要利用三维激光扫描仪测得点云数据,以软件与算法编写的方法进行处理,提取白桦次生林的单木结构参数,通过木材性质实验测得木材物理力学及解剖性质,并建立两者之间的预测模型,研究结果可为木材材性预测提供一种新的研究方法,对次生林的质量分析与评价具有很好的借鉴价值。

关键词：地面三维激光扫描天然次生林单木结构参数木材性质预测模型

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无人机LiDAR橡胶树单木结构参数提取与生物量估测

无人机LiDAR橡胶树单木结构参数提取与生物量估测

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作者：包栎炀成都理工大学

学位级别：硕士

橡胶树是我国重要的热带经济作物,精细化提取橡胶树单木结构参数与估测地上生物量对评估橡胶林生产力、估测橡胶林生态系统碳储量以及评价其生态系统功能尤为重要。近年来,无人机激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）技术迅... 详细信息

橡胶树是我国重要的热带经济作物,精细化提取橡胶树单木结构参数与估测地上生物量对评估橡胶林生产力、估测橡胶林生态系统碳储量以及评价其生态系统功能尤为重要。近年来,无人机激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）技术迅猛发展,凭借高效率、高精度获取大范围内森林三维结构信息的优势,克服了传统方法获取效率低、难度大以及数据时效性差的问题,被广泛应用于林业研究。但由于森林结构复杂、单木点云难以准确分割等因素,基于无人机LiDAR点云实现精细化提取单木结构参数与准确估算地上生物量仍具挑战。为实现橡胶树高质量单木结构参数提取和地上生物量的准确估算,以海南儋州热带橡胶人工林作为实验区域,利用无人机LiDAR技术获取研究区的橡胶林点云数据,综合分析橡胶林的种植规则、生长特性实现橡胶林点云的单木分割,并对橡胶林单木尺度的结构参数提取与地上生物量估算展开研究,主要研究工作和成果如下: （1）针对橡胶树冠顶不明显、树冠严重交叠导致单木冠层分割困难的问题,通过综合分析橡胶树点云枝干结构较为清晰的特点,结合橡胶林种植规则及其林下植被较少的特点,研究了一种自下而上策略的单木分割方法以有效分割单木。首先,采用分层投影密度聚类算法提取树骨架点,然后,根据骨架点的拓扑关系,采用自下而上的分割方式提取单木骨架,并通过分析橡胶树的种植规则设置两个水平距离阈值提高冠层分割的准确性,最后,基于骨架点分配原始点云,实现单木分割。对两个研究区的橡胶树点云进行实验,综合精度分别为97.1%与98.3%,结果表明:本文算法能有效识别两个研究区的单木,且对于研究区2的橡胶树点云有更好的分割效果。（2）针对橡胶分枝结构和冠层分布较为复杂,导致现有方法难以精细化提取单木结构参数的问题,基于无人机LiDAR数据对橡胶树的单木结构参数提取方法进行研究。首先,根据3D距离最小原则以及分枝角度大小对骨架点自下而上进行编码,结合骨架点个数与高度阈值判定枝下高位置;然后,直接基于单木点云检测树顶点提取树高;最后,提取橡胶树冠层参数,发展一种角度分区结合凸包检测确定中心点的方法提取冠幅,并通过分析橡胶树冠层形态,采用k近邻凹包算法提取树冠投影面积与树冠体积。对两个研究区的橡胶树进行参数提取实验,其中研究区1的枝下高、树高和冠幅的R2分别为0.956、0.997与0.851,RMSE分别为0.481 m、0.120 m与0.413 m;研究区2的枝下高、树高和冠幅的R2分别为0.962、0.979与0.831,RMSE分别为0.378 m、0.201 m与0.503 m,两个研究区的提取结果与量测结果具有较高的一致性,证明了本文算法的有效性;对树冠投影面积与树冠体积进行了统计,结合实地调查情况,结果表明提取值与实际情况的契合度较高。（3）为了提高橡胶树单木地上生物量估算精度,基于无人机LiDAR点云数据,结合样地数据建立生物量估算模型,并采用五折交叉验证进行精度评价,选择最佳模型估算橡胶树地上生物量。首先,计算单木点云特征变量,增加变量维度;然后,运用VIP准则与随机森林重要性评价筛选特征因子,通过对两种方法的排序结果进行综合分析,选择贡献度高的特征;之后利用单木结构参数构建多种CAR模型,根据精度评价结果选择最优CAR模型;最后,将最优CAR模型与偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）三种常用的地上生物量估算模型进行对比,选择最优模型。结果表明:单木结构参数与点云累积高度百分位数对生物量估算的贡献度极高;利用测树因子建立CAR模型,树高、冠幅与枝下高的组合方式表现出极高的预测精度,进一步体现枝下高提取的重要性;四种模型对比的结果显示SVR模型的估算能力最好（R2为0.88、RMSE为14.27 kg、MAE为9.97 kg,rRMSE为27.40%,TRE为2.45%）,能较好地预测橡胶树地上生物量。

关键词：无人机激光雷达橡胶树单木分割单木结构参数地上生物量

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联合UAV-LiDAR和HMLS点云数据的单木结构参数提取及生物量估算

联合UAV-LiDAR和HMLS点云数据的单木结构参数提取及生物量估算

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作者：王楚虹东北林业大学

学位级别：硕士

作为新兴的激光雷达扫描技术,无人机激光雷达(UAV-Li DAR)技术和手持移动激光扫描(HMLS)技术具有采集数据效率高、成本低等优点,但是这两种技术应用于较复杂的林业调查时,由于平台限制,难以采集完整的树木信息,故融合两个平台数据获取... 详细信息

作为新兴的激光雷达扫描技术,无人机激光雷达(UAV-Li DAR)技术和手持移动激光扫描(HMLS)技术具有采集数据效率高、成本低等优点,但是这两种技术应用于较复杂的林业调查时,由于平台限制,难以采集完整的树木信息,故融合两个平台数据获取完整树木信息已成为信息处理必然的发展趋势。因此,本研究提出一种无标识的融合UAV-Li DAR和HMLS点云数据的方法,并将融合后数据进行数据压缩、单木分割、结构参数提取、模型构建及生物量与碳储量估算等一系列处理。研究结果如下:(1)提出UAV-Li DAR和HMLS点云数据的精准融合方法。融合方法基于Delaunay三角网和迭代最近点(ICP)算法,并运用模拟退火算法优化。在样地内部随机选取区域,将区域内配准后的两种平台点云的树木位置投影点坐标进行对比,得到樟子松和蒙古栎的投影点平均坐标偏移距离分别为0.19m和0.25m。根据采集数据时设置的标志物计算偏移误差,樟子松样地和蒙古栎样地融合结果的均方误差分别为0.0512和0.0802,樟子松样地点云数据的融合精度高于蒙古栎样地。(2)提出基于融合数据的数据压缩与单木分割方法。点云数据压缩方法基于切片技术与角-弦偏差法,单木分割算法基于层叠法与均值漂移(Mean-shift)算法。结果显示,当压缩参数切片厚度、弦偏差阈值以及角偏差阈值选择适当时,压缩时间较短且压缩效果较好。蒙古栎和樟子松样地的点云数据压缩率分别达到86.84%和89.47%,同时根据压缩前后对树木胸径、树高和冠幅结构参数计算,发现数据压缩对三个结构参数的影响可忽略不计。两块样地的单木分割效果较好,蒙古栎样地单木分割评价结果显示召回率、精准率以及F值分别为0.76、0.86、0.81,而樟子松样地分别为0.86、0.84和0.85。(3)基于单木数据提取树木结构参数、建模并估算树木生物量及碳储量。基于单木数据估算胸径、树高和冠幅三个树木结构参数,将估算值与实地测量值回归分析,结果显示估算值与实测值相关性良好。利用定量结构模型(QSM)算法重建单木三维模型并根据树木枝干体积估算单木生物量及碳储量,将基于异速生长方程计算所得生物量参考值与估算值回归分析可得,生物量的估算值与参考值有较好的一致性,且误差较小。综上所述,融合UAV-Li DAR和HMLS点云数据有利于森林信息完整提取。本研究联合空中与地面获取的激光点云数据,实现了不同平台遥感数据间的相互补充,推动了激光雷达数据在森林资源调查等方面更广泛的应用。

关键词：无人机激光雷达手持移动激光扫描单木结构参数定量结构模型生物量

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基于近景摄影测量的单木结构参数提取研究

基于近景摄影测量的单木结构参数提取研究

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作者：孙英伟东北林业大学

学位级别：硕士

单木结构参数反映了森林生长趋势以及健康状况,对森林的经营管理有着重要意义。传统的单木结构参数测量方法费时费力,因此本研究引入近景摄影测量技术,目的是更加方便快捷的提取单木结构参数以及恢复单木结构形态,从而为森林资源调查及... 详细信息

单木结构参数反映了森林生长趋势以及健康状况,对森林的经营管理有着重要意义。传统的单木结构参数测量方法费时费力,因此本研究引入近景摄影测量技术,目的是更加方便快捷的提取单木结构参数以及恢复单木结构形态,从而为森林资源调查及树木三维模型构建提供技术支持。本研究首先对相机进行校检,然后采用空间前方交会算法提取单木结构参数,利用SFM算法将单木照片变成点云数据,并对点云数据进行单木结构参数提取,同时对比分析了基于三维地面激光扫描与近景摄影测量两种方式的单木结构参数提取结果,最后基于Visual Studio 2017平台,设计并开发了基于近景摄影测量单木结构参数提取软件,论文研究结果如下:(1)本研究采用仪器为尼康D3400,空间后方交会法解求相机校检元素x0、y0、f、K1、K2、P1、P2的值为 11.94mm、7.74mm、18.30mm、3.54E-04、-5.83E-07、1.33E-07、0;采用张正友相机标定法对相机进行校检,校检元素的值为11.93mm、7.75mm、18.28mm、3.43E-04、-5.93E-07、2.1 1E-07、4.91E-07。(2)通过空间前方交会算法提取胸径、树高及冠幅信息,并将提取值与实测数据进行对比分析,结果显示:近景摄影测量方法提取单木结构参数与实测数据相比,胸径、树高、冠幅平均误差分别为2.1cm、0.37m、0.73m,精度满足森林资源调查需求。实测值与摄影测量解算值的胸径、树高、冠幅相关系数分别为0.93、0.98、0.91,相关性较高。(3)根据编写的SFM算法程序,分析常用的特征点匹配算法并生成单木稠密点云,最后对单木点云数据进行结构参数提取。研究结果表明:SIFT算法、SURF算法以及ORB算法对相机校检后的树木照片进行特征点匹配,特征点正确匹配个数分为23,145以及25,相应的耗时分别为18.56s,16.04s及1.58s。根据点云数据提取单木结构参数,胸径、树高、冠幅平均误差分别为1.79cm,0.77m及0.79m。与实测数据的相关系数分别为 0.96、0.94、0.97。(4)地面三维激光获取的单木点云质量较高,根据三维激光扫描方法获取的点云提取的胸径、树高、冠幅参数平均误差分别为0.9cm、0.34m、0.2m。近景摄影测量的优势在于获取数据方式更加方便灵活、仪器成本较低,而且更加有利于多源数据融合。根据近景摄影测量提取胸径、树高、冠幅参数平均误差分别为1.4cm、1.07m、0.54m。(5)基于Visual Studio 2017平台,设计并开发了基于近景摄影测量单木结构参数提取软件,该软件可以实现相机校检功能以及测量目标点三维空间坐标的功能,为森林样地树木调查提供便利。

关键词：近景摄影测量单木结构参数相机校检 SFM算法地面三维激光扫描

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轻小型无人机阔叶林单木结构参数提取及误差分析

轻小型无人机阔叶林单木结构参数提取及误差分析

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作者：李猛湖南科技大学

学位级别：硕士

城市森林结构参数能反映树木的生长状况及空间结构,是生态资源环境评价的重要指标。随着无人机遥感技术的快速发展,尤其是轻小型无人机具有重量轻、方便携带、机动灵活、受起降环境影响小等优势。本文以高校校区为研究区,采用大疆“御”... 详细信息

城市森林结构参数能反映树木的生长状况及空间结构,是生态资源环境评价的重要指标。随着无人机遥感技术的快速发展,尤其是轻小型无人机具有重量轻、方便携带、机动灵活、受起降环境影响小等优势。本文以高校校区为研究区,采用大疆“御”Mavic轻小型级无人机采集影像数据,分析不同窗口类型对树顶点提取的影响,提出基于无人机影像单木结构参数提取方法,并通过地面实测值进行精度验证。主要研究内容和结论如下: （1）树顶点提取精度不仅受窗口大小、林分郁闭度影响,而且和窗口类型密切相关。提出基于GIS邻域分析的无人机倾斜影像单木树高提取方法,分别利用GIS矩形邻域分析、GIS圆形邻域分析和局部最大值算法提取树顶点。结果表明:在不同林分郁闭度、窗口大小下GIS矩形邻域分析提取树顶点的结果更加稳定,精度更高,其F测度值在密集林地最高为78.13%、稀疏林地为96.94%。将基于该结果得到的树顶点对应的提取树高与实地测量得到的树高对比,密集林地的均方根误差为37cm,稀疏林地的均方根误差为39cm。（2）针对目前基于无人机影像提取单木结构参数自动化程度低,尤其冠径提取主要采用手动量测,本文采用标记控制控制分水岭算法分割冠幅,结合MATLAB编程对分割后的冠幅数据提取冠径值,并基于凸包算法获取冠幅轮廓,最后结合“冠高-冠径”方程计算树冠体积。结果表明,本文方法可以有效提取单木结构参数,提高工作效率,对完善轻小型无人机遥感技术应用于林业资源调查具有重要意义。（3）基于无人机影像提取的单木结构参数采用地面实测值进行精度分析可知,其实验区1、实验区2的树高平均估测精度分别为96%、93%,决定系数R2为0.95、0.85;冠幅分割正确率为59.09%、95.92%,冠径平均估测精度为86%、87%;树冠体积估测精度均方根误差分别为29.33m3、9.20m3,平均绝对误差为22.51m3、7.27m3,平均相对误差为27%、25%。通过结合Li DAR点云提取的单木结构参数精度对比分析可知,基于无人机影像可以有效提取单木结构参数。研究表明,轻小型无人机遥感技术可快速、高效估算单木结构参数,其精度能满足林业调查工作的基本需求,旨在为城市林业资源调查高效化、低成本化提供一定的技术支持。

关键词：无人机单木识别单木结构参数激光雷达

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