检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学 2022年第2期47卷 151-156,199页

作者：李萍冯仲科苏珏颖北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083

针对传统每木检尺的小班调查因子测量方法耗时长、效率低、人为操作误差大等问题,该文研究了一种定量结构模型(QSM)实现单木的三维重建,并基于地面激光雷达(TLS)所获取的点云数据提取研究区单木的胸径、树高参数。该算法重构了单木的三... 详细信息

针对传统每木检尺的小班调查因子测量方法耗时长、效率低、人为操作误差大等问题,该文研究了一种定量结构模型(QSM)实现单木的三维重建,并基于地面激光雷达(TLS)所获取的点云数据提取研究区单木的胸径、树高参数。该算法重构了单木的三维模型,且TLS数据所求得的胸径、树高与实测数据具有较好的一致性,提取结果精度较高。本研究采用的方法在提取林分特征因子方面具有有效性和可行性,可为未来森林资源动态监测方法提供参考。

关键词：地基激光雷达单木参数定量结构模型精度

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基于实际和模型树木的TreeQSM建模估计树木参数性能分析

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中国激光 2023年第22期50卷 157-166页

作者：吴毓涵汪沛李雅新刘重男李汉隆任竞北京林业大学理学院北京100083

树木的量化模型对分析树木拓扑结构和生物量等信息非常重要。树木定量结构模型(TreeQSM)作为主流建模方法,被广泛使用,但在估计树高、胸径和体积的精度上缺少全面分析。实验中用地面激光雷达多扫描角分辨率多站点扫描2棵模型树和5棵真... 详细信息

树木的量化模型对分析树木拓扑结构和生物量等信息非常重要。树木定量结构模型(TreeQSM)作为主流建模方法,被广泛使用,但在估计树高、胸径和体积的精度上缺少全面分析。实验中用地面激光雷达多扫描角分辨率多站点扫描2棵模型树和5棵真实杏树,通过TreeQSM建模单站和多站融合数据估计得到较精确的树高、胸径和体积参数,同时分析不同角度分辨率、不同站点数量对估计树高、胸径和体积的影响。实验结果表明:树高和胸径的平均估计精度均在90%以上;对树木体积而言,结构较为简单的模型树平均估计精度为92.00%,结构较为复杂的真实杏树平均估计精度71.32%。由实验数据可知,扫描角分辨率和融合站数对精度有一定的影响,且不同参数最优估计结果的配置存在差别,同时TreeQSM也会受到点云数据基础、数据完整性和噪声等多因素影响,特别是针对复杂分枝结构和体积进行建模时仍存在一定的偏差,所提模型的改进空间巨大。

关键词：遥感地面激光雷达定量结构模型点云树木重建

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基于地基激光雷达点云估算树木材积研究进展

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世界林业研究 2024年第6期37卷 54-58页

作者：覃朝关舒清态马绍阳魏蓉李正英何海玲蔡华诗西南林业大学林学院昆明650224

近年来,随着林业资源管理和生态监测需求的持续增长,树木材积作为评估森林健康、实现森林可持续经营及估算森林碳储量的关键指标,其精确估算变得愈发重要。然而,传统测量树木材积的方法不仅实施难度大、效率低下,还会对森林造成一定损... 详细信息

近年来,随着林业资源管理和生态监测需求的持续增长,树木材积作为评估森林健康、实现森林可持续经营及估算森林碳储量的关键指标,其精确估算变得愈发重要。然而,传统测量树木材积的方法不仅实施难度大、效率低下,还会对森林造成一定损害。地基激光雷达技术作为一种先进的3D测量工具,在林业调查中展现出非破坏性、高效性、自动化等多重优势,已成为估算树木材积的有效手段。文中通过查阅国内外相关研究,探讨利用地基激光雷达技术估算树木材积各方法的优势及其存在的局限性,并对未来地基激光雷达技术在树木材积估算领域的研究应用进行了展望,旨在为进一步提升树木材积估算精确度及拓展其应用范围提供参考。

关键词：树木材积树干曲线深度学习体素化定量结构模型

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基于地基激光雷达估测广西桉树人工林的林分参数

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林业资源管理 2022年第2期 100-108页

作者：谢贤胜苏宏新杨元征李春海卢峰罗蔚生徐占勇南宁师范大学广西地表过程与智能模拟重点实验室南宁师范大学地理科学与规划学院广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心

以地面实测数据为对照，应用地基激光雷达技术对广西国有高峰林场2,5,10 a生桉树(Eucalyptus)人工林进行扫描，评估了地基激光雷达对单木识别和单木参数提取的能力，并进一步探讨其对林分参数提取的可行性。结果显示：1)地基激光雷达对... 详细信息

以地面实测数据为对照，应用地基激光雷达技术对广西国有高峰林场2,5,10 a生桉树(Eucalyptus)人工林进行扫描，评估了地基激光雷达对单木识别和单木参数提取的能力，并进一步探讨其对林分参数提取的可行性。结果显示：1)地基激光雷达对桉树人工林的单木识别能力较强，总体识别率达93.45%,提取的各类单木参数在不同林龄间均存在显著差异(P<0.05),与实测趋势相一致。2)在2 a生桉树人工林中，地基激光雷达估测的单木胸径值、胸高断面积值、单木材积值与实测值均无差异。同时发现，基于地基激光雷达结合AdQSM重建林木模型的方法是可行的，其与通过立木材积模型计算的结果呈现极显著的线性相关(P<0.01,R~2=0.96,MAE=0.05m~3)。3)在林分水平上，地基激光雷达对林分平均胸径、平均树高、林分断面积、单位蓄积量的估测精度分别为94.69%,93.75%,89.66%,84.22%,具有较优的估测能力。研究表明，应用地基激光雷达可以在样地尺度上快速估测桉树人工林的林分参数。

关键词：桉树地基激光雷达单木参数林分参数定量结构模型

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基于激光雷达的苹果树枝条信息提取研究

基于激光雷达的苹果树枝条信息提取研究

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作者：张成健西安科技大学

学位级别：硕士

苹果树的枝条是叶、芽、花、果等器官生长的基础,适宜的枝条数量和长度是果树正常生长及开花结果的保证。同时,枝条信息(长度/数量)是苹果树长势以及产量等的重要表征指标,因此,准确的获取苹果树枝条信息对于果园生产具有重要意义。本... 详细信息

苹果树的枝条是叶、芽、花、果等器官生长的基础,适宜的枝条数量和长度是果树正常生长及开花结果的保证。同时,枝条信息(长度/数量)是苹果树长势以及产量等的重要表征指标,因此,准确的获取苹果树枝条信息对于果园生产具有重要意义。本研究基于富士苹果树的地面激光扫描仪(Terrestrial Laser Scanning,TLS)和背包激光雷达(Backpack Light Detection and Ranging,Backpack-LiDAR)点云数据,利用定量结构模型(Quantitative Structural Model,QSM)进行重建并提取枝条信息。首先,对TreeQSM中的5个关键参数进行了敏感性分析,得出对高度矮且枝条复杂的苹果树建模的敏感参数;其次,提出一种苹果树枝条信息提取的参数优化方法,并作了系统的阐述。最后,基于参数优化后的QSM,对样本树进行建模并提取枝条信息,与实测值进行对比分析,并探究点云空间密度对结果的影响。本研究的主要结论包括:(1)对TreeQSM的原理进行介绍,并进行参数敏感性分析,结果表明:参数PD2Min对苹果树枝条信息的一阶敏感性和总体敏感性指数均远大于0.5,其对果树枝条信息提取最为敏感;本研究中参数组合数量的变化,对QSM参数的敏感性指数变化影响较小,但参数组合数量越大,敏感性指数可信度越高。(2)基于TLS点云数据,进行参数优化并建模提取苹果树枝条信息,探讨点云密度对结果的影响,结果表明:参数PD2Min=0.6cm时,枝条信息提取的相对误差最小,PD2Min取得最优值;PD2Min取最优条件下,第一、二、三级和总枝条长度提取结果的相对误差分别为7.43%、16.75%、35.84%和15.34%,数量提取结果的相对误差分别为12.00%、9.67%、23.81%和 2.89%。当点云空间密度分别为 60063 个/m3,48050 个/m3,30031个/m3,12638个/m3,6268个/m3,1658个/m3时,第一、二、三级和总枝条长度提取的相对误差分别约为10%、20%、30%和10%,数量提取的相对误差分别约为10%、10%、20%和10%;当点云空间密度807个/m3时,仅提取的第一级枝条信息可靠。TreeQSM提取分枝信息的精度,在一定范围内随着点云密度的增加而提高。对于本研究中的TLS点云数据,当点云空间密度高于1658个/m3,第一级、第二级、第三级和总枝条信息的提取结果几乎不变。(3)基于Backpack-LiDAR点云数据,对样本树进行建模并提取枝条信息,结果表明:PD2Min=1.2 cm时,枝条信息提取的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(relative Root Mean Square Error,NRMSE)均取得最小值,PD2Min最佳;PD2Min取最优条件下,除第一级枝条信息的提取结果外,其余分级枝条信息和总枝条信息被不同程度的低估;第一级枝条长度提取结果的R2=0.397,RMSE=3.43m,NRMSE=14.62%,第一级枝条数量提取结果的 R2=0.4351,RMSE=1.30,NRMSE=11.96%,基于Backpack-LiDAR点云数据,可完整重建第一级枝条并提取其信息。

关键词：地面激光扫描仪背包激光雷达定量结构模型枝条信息点云下采样

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基于激光雷达的荒漠绿洲农田防护林带三维结构参数研究

基于激光雷达的荒漠绿洲农田防护林带三维结构参数研究

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作者：汪立韬北京林业大学

学位级别：硕士

农田防护林带是西北地区防风阻沙、维持地区生态平衡的重要措施。林带防护效应优劣与林带结构密切相关,对林带结构进行准确地定量化描述是当前防护林学研究的重点。在诸多描述林带结构参数中,体积密度与表面积密度作为表征林带空气动力... 详细信息

农田防护林带是西北地区防风阻沙、维持地区生态平衡的重要措施。林带防护效应优劣与林带结构密切相关,对林带结构进行准确地定量化描述是当前防护林学研究的重点。在诸多描述林带结构参数中,体积密度与表面积密度作为表征林带空气动力学特征的重要参数,如何科学有效的获取是目前研究难点之一。传统林带结构调查多采用样方选取的方式,通过人为进行野外调查,过程费时费力且效率低下。激光雷达（Light Detection And Ranging）因其具有极强的林木冠层穿透性,能够较为详细的还原林木几何结构信息,进而可以准确提取林木结构参数。本研究选取内蒙古磴口县乌兰布和荒漠绿洲区3条典型林带为研究对象,共涉及3个主要树种（新疆杨、小美旱杨和箭杆杨）,通过地基式激光雷达获取林带样地点云数据,并结合野外调查与林带标准木解析,探究林木结构参数提取与单木干枝叶组分体积及表面积估算精度,并采用优化后的算法对林带进行处理,以获取不同树种单木及林带三维结构参数,最后对单木结构参数间的影响关系及林带三维结构参数的空间分布特征进行分析。得到的主要结论如下: （1）基于地基式激光雷达点云数据可以准确的提取胸径、树高、枝下高和冠幅等林木结构参数。结果表明从点云数据中提取胸径、树高和枝下高的RMSE分别为2.38 cm、0.58 m和0.14 m,提取结果均满足林带调查要求。胸径和树高提取值与实测值相比相对偏小,且随着树高的增加,树高提取误差逐渐增大。针对林木冠幅,本研究提取采用凸包法与二维alpha-shape算法两种方法进行对比分析,得出凸包法提取林木冠幅的精度较好（RMSE=0.24 m,r RMSE=6.23%）。（2）本文提出一种无损测量的新方法,可以较为准确地获取有叶期单木干枝叶组分体积与表面积参数。结果表明:在算法最适参数组合下,3种杨树的木叶分离精度较好,同时叶片参数提取与实测值间具有较好的一致性（体积:RMSE=0.002 m3,表面积:RMSE=5.307 m2）;在枝干体积与表面积参数提取中,小美旱杨精度较好（干体积与表面积MAD值分别为:0.002 m3和0.052 m3,MAPD值分别为4.07%和1.82%;枝体积与表面积MAD值分别为:0.004 m3和0.402 m3,MAPD值分别为4.21%和4.16%）,新疆杨树枝表面积提取效果最差（MAD=1.011 m2,MAPD=6.28%）。总体来看,该方法在提取林木干枝叶各组分参数中可靠性较好。（3）随着单木体积密度增加,新疆杨与小美旱杨林木数量占比逐渐减少,箭杆杨则呈现先增后减的变化趋势;在随着单木表面积密度增加时,新疆杨林木数量先增加后减少,而小美旱杨与箭杆杨则是呈现先降低后增加的变化趋势。此外,随着单木体积密度或表面积密度增加,各级分枝长度与分枝率总体呈现上升趋势,分枝角度和枝径比变化在1级分枝呈现下降趋势,而2级与3级分枝随密度增加变化并不明显。林木结构参数与单木体积密度及表面积密度的相关性分析中,林木胸径、树高、冠幅对单木体积密度及表面积密度的影响程度最大,而与枝下高相关性并不显著。（4）基于不同林带单木定量化参数提取,进而对林带整体三维结构参数进行分析。结果表明:新疆杨林带体积密度变化范围为:0.000007-0.010329 m3·m-3,表面积密度变化范围为:0.001992-0.472809 m2·m-3;小美旱杨体积密度变化范围为:0.000003-0.008083 m3·m-3,表面积密度变化范围为:0.000035-0.979888 m2·m-3;箭杆杨林带体积密度变化范围为:0.000035-0.005337 m3·m-3,表面积密度变化范围为:0.000891-0.599901 m2·m-3。不同林带干枝叶组分空间分布中,树干体积与表面积均随高度增加而减少,而枝条与叶片体积与表面积分布随高度增加均呈现先增后减的变化趋势,其中新疆杨与箭杆杨林带主要分布在林带中层,小美旱杨林带中则主要分布于林带上层。此外,三条林带各组分体积占比大小顺序为树干>树枝>叶片,表面积占比大小顺序为叶片>树枝>树干。

关键词：农田防护林地基激光雷达定量结构模型分枝信息三维结构参数

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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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基于无人机影像的单木参数信息提取研究

基于无人机影像的单木参数信息提取研究

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作者：成竺欣北京林业大学

学位级别：硕士

无论是生态学还是林业,对森林结构信息的需求都很高。传统的生物量估算方法,如砍伐和称重,通常用于精确测算生物量,并且是昂贵和耗时的。因此,非破坏性的方法越来越多的用于生物量测算,如遥感应用、激光雷达等。然而,这些方法的准确性... 详细信息

无论是生态学还是林业,对森林结构信息的需求都很高。传统的生物量估算方法,如砍伐和称重,通常用于精确测算生物量,并且是昂贵和耗时的。因此,非破坏性的方法越来越多的用于生物量测算,如遥感应用、激光雷达等。然而,这些方法的准确性不如破坏性的方法高。因此,为了寻找一种能够适当平衡精度与效率之间关系的无创生物量估算方法,该文基于无人机摄影测量技术及树木定量结构模型,提出了一种能够进行精确树木三维重建与生物量估测的研究方案。该研究旨在探讨无人机点云应用于单株树木三维重建的可行性。为了测试无人机影像的树木建模性能,总计对研究区内230棵古树名木,38个树种进行了空中摄影,并随后进行了树木建模。为了获取无人机数据采集的最佳角度,飞行是在换叶季节进行,使用了不同的倾斜相机角度。之后对单木点云进行了噪点过滤、点云预处理,并完成了对树木分支结构的几何重建。这种重建是基于定量结构树木模型的,它是精确模拟树的分支结构、几何形状的几何模型,可用于进行树木三维结构信息提取,树木生物量的计算。该研究将无人机点云和定量结构模型估测的胸径与实测数据进行了对比,并将基于定量结构模型的生物量估测与基于实测数据的生物量估测进行了精度比较。研究中发现,树木的点云生成密度随着相机倾斜角度的增加而增加。无人机点云胸径提取的相对均方根误差为9.62%,从定量结构模型两种树干拟合方法中胸径提取的相对均方根误差分别为6.19%和5.86%。以定量结构模型生成的材积为基础的生物量估测比参考数据偏低34.97%,以其提取的胸径和异速生长方程为基础的生物量估测比参考数据偏低27.01%。实验验证表明,密集的冠层结构减弱了对于无人机影像对于树木的三维建模能力。在此种条件下,可采用改进飞行路径、进行重复性飞行或者寻找替代的建模策略来改善定量结构模型的建模性能。该研究观测精度可满足我国林业调查的需求,有助于利用无人机进行快速参数提取和生物量估测,可用于基于卫星或实测数据的生物量估测的校准和验证,具有较好的推广前景。

关键词：无人机影像点云定量结构模型单木参数提取

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顾及树木类别的森林地表生物量估测关键技术方法研究

顾及树木类别的森林地表生物量估测关键技术方法研究

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作者：蔡诏晨东华理工大学

学位级别：硕士

森林生态系统是自然界最重要的生态系统之一,对于水源涵养、气候变化、碳循环以及人类生存与社会发展都有重要意义。森林地表生物量不仅能够直观反映出森林生态系统的资源丰富程度,也是评价森林固碳能力与生产能力的关键指标。因此,对... 详细信息

森林生态系统是自然界最重要的生态系统之一,对于水源涵养、气候变化、碳循环以及人类生存与社会发展都有重要意义。森林地表生物量不仅能够直观反映出森林生态系统的资源丰富程度,也是评价森林固碳能力与生产能力的关键指标。因此,对森林地表生物量进行准确估测有助于更精准的掌握森林资源的分布情况与变化规律,从而更有效的对森林资源进行管理,也对助力我国履行在第75届联合国大会上做出的“双碳”庄严承诺具有重要现实意义。现有的生物量估测方法虽能够对部分简单的树木结构进行估测从而得到整体森林区域的估测结果,但在遇到复杂的树木形态结构或多样的森林树种构成时往往无法取得令人满意的生物量估测结果。针对以上问题,本文对顾及树木类别的森林地表生物量估测方法进行了研究,并针对其中的三个关键技术环节:单木点云定量结构模型构建、森林树种识别以及顾及树木类别的单木生物量估测展开详尽研究,研究主要内容与成果如下: 1.提出了一种自适应的单木定量结构模型优化构建方法。在所提出方法中,首先使用双约束联合邻近生长方法将树木点云分割为若干局部对象基元,随后根据局部对象基元拟合半径与相对角度的变化情况对其进行优化调整以提高建模效率。在基于对象基元的空间连通性对单木点云进行分割得到各单枝后,使用代表对象基元的节点构建了树木拓扑网图结构。在建模过程中,各对象基元首先被拟合为子圆柱模型,随后基于网图结构自适应修正模型中的局部异常圆柱,再通过先验知识进一步优化了整体树木模型。实验结果表明,本文所提出方法能够取得良好的建模效果,所构建的模型体积与参考树木体积的平均偏差为1.427 m3。 2.提出了一种基于分形几何与定量结构模型特征提取优化的树种识别方法,为树种识别任务提供了一套完整的流程框架。在此部分研究中,首先从单木点云中挖掘了基于分形几何与定量结构模型的多维特征向量,为减少计算负担,提高算法效率,我们对提取的特征向量进行了分类相对重要性计算,初步剔除了部分在分类中重要性相对较低的特征。随后,根据每个特征向量的出现频次,选取出八个较优特征向量作为本文优选特征向量集合,在支持向量机中利用该集合得到了最终的树种分类结果。实验结果表明,对于所采用的5个类别的568个实验单木样本,本文方法能够取得93.31%的整体分类正确率。 3.针对不同类别树木,本文根据其在不同生物量估测模型下的估测表现,选取了各树木类型对应最优估测模型,并量化分析了顾及树木类型的最优单木生物量估测异速生长模型与其他单一估测模型的表现差异。在本文研究中采用了四种经典的异速生长模型对多种类别单木生物量进行估测,定量分析了各估测模型对不同树木类型的实验样本的估测表现并得出针对各实验树种的最优估测模型。之后进一步量化分析了各树木类型在采用最优估测模型相较于采用同一估测模型时的估测表现提升情况。实验结果表明,相较于采用同一生物量估测异速生长模型,针对各树木类型采用其对应最优估测模型能够使其估测偏差降低0.34-9.379kg。

关键词： LiDAR点云定量结构模型树种识别分形几何生物量估测

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