检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2020年第16期57卷 135-143页

作者：杨红徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

针对深度相机受环境光干扰大而导致立木深度图获取困难的问题,提出一种基于小运动短视频图像的立木深度图生成算法。该算法对分割后获取的亚像素角点进行跟踪和匹配,利用光束法平差估计相机参数;利用平面扫描法对图像序列进行密集立体... 详细信息

针对深度相机受环境光干扰大而导致立木深度图获取困难的问题,提出一种基于小运动短视频图像的立木深度图生成算法。该算法对分割后获取的亚像素角点进行跟踪和匹配,利用光束法平差估计相机参数;利用平面扫描法对图像序列进行密集立体匹配、去噪得到立木深度图。使用智能手机采集1~2s小运动的立木短视频图像验证所提算法的有效性,生成的立木深度图在主观效果上有显著提升。在深度图像数据库NYUdepthv2上进行验证,均方根误差为60.58,相对误差为0.34。实验结果表明:自然环境下利用该算法可有效生成精细的立木深度图,不需要深度相机、相机标定以及大量RGB(Red,Green,Blue)图像、深度图的训练,能有效节省数据采集和存储的开销,研究结果可为立木的可视化重建、立木因子的测量等提供参考。

关键词：图像处理立木图像深度图立木图像分割光束法平差密集立体匹配

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基于智能手机单目视觉的多株立木高度提取方法

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北京林业大学学报 2020年第8期42卷 43-52页

作者：陈相武徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而... 详细信息

【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而基于几何相似法获取智能手机相机图像的深度信息。在不同角度下拍摄标靶,进行深度提取模型的精度优化,进而确定信息提取的最优方位。同时,结合高精度陀螺仪获取相机俯视角,根据提取的深度信息和相机俯视角实现非接触条件下的多株立木高度测量。【结果】使用型号为MI 2S的小米智能手机为试验设备,在本方法中的立木高度测量模型具有良好的稳定性,并且试验中最高相对误差为2.45%,树高测量精度可达97.55%。【结论】基于智能手机单目视觉下的立木高度提取方法精确度高、操作简便,能够有效满足国家森林资源二类调查中对于树高测量精度的要求。

关键词：单目视觉多株立木深度提取高度测量

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基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

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中南林业科技大学学报 2020年第4期40卷 22-27,33页

作者：宋亚斌邢元军江腾宇林辉国家林业和草原局中南调查规划设计院湖南长沙410014 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室湖南长沙410004

【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KN... 详细信息

【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。

关键词：森林蓄积量 KNN方法距离相关系数十折交叉验证 Landsat8 OLI

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星载SAR地形辐射校正模型及其效果评价

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武汉大学学报（信息科学版） 2010年第3期35卷 322-327页

作者：陈尔学李增元田昕凌飞龙中国林业科学研究院资源信息研究所北京市海淀区东小府1号100091 国家林业局林业遥感与信息技术重点开放性实验室北京市海淀区东小府1号100091

根据合成孔径雷达(SAR)严格成像几何模型和辐射定标公式建立了地形辐射校正(TRC)模型。通过实验,从定性和定量两个方面评价了TRC模型的有效性。比较了基于投影角和基于当地入射角两种计算有效散射单元面积的方法,对根据初始定位模型计... 详细信息

根据合成孔径雷达(SAR)严格成像几何模型和辐射定标公式建立了地形辐射校正(TRC)模型。通过实验,从定性和定量两个方面评价了TRC模型的有效性。比较了基于投影角和基于当地入射角两种计算有效散射单元面积的方法,对根据初始定位模型计算有效散射单元面积的合理性进行了分析。

关键词：合成孔径雷达地形辐射校正地理编码正射校正

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基于GEMI-H算法的森林过火区提取方法

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自然灾害学报 2012年第6期21卷 173-178页

作者：吴茂林覃先林周汝良庞勇李增元中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术研究室北京100091 西南林业大学保护学院森林防火重点实验室云南昆明650224

针对GEMI(global environment monitoring index)算法和HANDS(hotspot and NDVI differencingSynergy)算法判识过火区存在的缺陷,提出了一种基于GEMI-H(GEMI and HANDS Synergy)的指数合成算法。通过利用MODIS数据进行了验证与分析,发现新的算法不但可以减小单纯利用HANDS算法时所受到的气候条件等因子的影响,而且还融合了GEMI算法具有抗大气和土壤背景值等干扰的优点,抽取的过火区精度得到了进一步的提高。

关键词：过火区 GEMI-H算法 GEMI算法 HANDS算法

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基于无人机高分辨率影像的油松新造林健康树冠提取

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林业科学 2022年第10期58卷 111-120页

作者：郭旭展陈巧张晓芳洪亮尤媛媛唐守正符利勇中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 信阳师范学院计算机与信息技术学院信阳464000 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 信阳师范学院数学与统计学院信阳464000 河北省张家口市崇礼区林业和草原局张家口075000

【目的】基于新造林健康树冠的光谱特征和空间交错情况,探讨复杂地面植被条件下健康树冠的光谱增强方式和多尺度分割阈值,为造林核查的日常监测工作提供技术支撑。【方法】以冬奥核心区新造林地无人机航拍影像为试验数据,首先,基于健康... 详细信息

【目的】基于新造林健康树冠的光谱特征和空间交错情况,探讨复杂地面植被条件下健康树冠的光谱增强方式和多尺度分割阈值,为造林核查的日常监测工作提供技术支撑。【方法】以冬奥核心区新造林地无人机航拍影像为试验数据,首先,基于健康树冠与其他干扰地物的不同颜色特征,采用同态滤波增强影像并使用ExG光谱指数进行变换;然后,采用最大类间方差方法得到二值图像,并使用多尺度形态学滤波方法进行分割并融合分割结果,以分割交错的树冠区域对应提取原始图像中可能的健康树冠区域;最后,基于颜色向量、灰度共生矩阵和局部二值模式共同构建的特征向量,采用随机森林识别提取区域,从而检测图像中的健康树冠。【结果】基于光谱指数变换、多尺度形态学滤波方法能够有效分割交错连续的树冠区域,排除与健康树冠颜色相近的地物干扰,较为准确提取出可能为树冠的区域。采用该方法对不同造林密度、光照条件下的17幅无人机正射图像进行试验,使用目视解译方式标记出树冠中心,运用精确度、召回率和F1分数3个评价指标对随机森林和支持向量机的识别效果进行定量对比分析,结果表明,多尺度形态学滤波方法可提取96.78%的树冠,随机森林的F1分数高于97%,而支持向量机的召回率显著低于随机森林。【结论】基于光谱指数变换和多尺度形态学滤波的树冠提取方法能够对健康树冠进行快速、准确提取,有效完成造林核查。

关键词：无人机影像同态滤波光谱指数形态学滤波随机森林

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基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别

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传感技术学报 2020年第1期33卷 74-83页

作者：樊帅昌易晓梅李剑惠国华郜园园浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室杭州311300 青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛266109

我国毒蕈种类繁多且分布广泛,经常有人因无法鉴别毒蕈和可食用菌而误食毒蕈,导致身体健康甚至生命安全受到严重威胁。为了减少毒蕈中毒事件的发生,本文以中国常见毒蕈为研究对象,提出基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别方法。首... 详细信息

我国毒蕈种类繁多且分布广泛,经常有人因无法鉴别毒蕈和可食用菌而误食毒蕈,导致身体健康甚至生命安全受到严重威胁。为了减少毒蕈中毒事件的发生,本文以中国常见毒蕈为研究对象,提出基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别方法。首先通过互联网途径获取常见种类的毒蕈和非毒蕈的图像,经筛选后得到18种毒蕈和5种非毒蕈共14669张图像,使用数据增强扩充数据量,建立中国常见毒蕈图像数据集。然后以ResNet-152为预训练网络模型,采用基于模型的迁移学习方法,构建出毒蕈图像识别的模型结构,以Adam算法为模型优化方法,最后通过k折交叉验证进行模型训练。试验结果表明,毒蕈图像识别模型Top-1和Top-5准确率分别为92.17%和97.35%,对于常见毒蕈图像具有较高的识别率,可以有效的帮助人们避免误食毒蕈,为毒蕈识别研究提供新的方法。

关键词：图像识别深度残差网络迁移学习毒蕈数据增强

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纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

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中南林业科技大学学报 2020年第9期40卷 49-56页

作者：叶子林周普良林辉李新宇中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心湖南长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室湖南长沙410004

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方... 详细信息

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R^2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.3545 m^3/hm^2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。

关键词：林业遥感蓄积量多元逐步回归纹理窗口 GF-1

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林层划分方法综述

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世界林业研究 2014年第6期27卷 34-40页

作者：庄崇洋黄清麟马志波罗芬张寅中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

林层分层是热带林生态学最古老的概念之一,但对林层分层的定义和测定方法的不同造成了林层分层是否存在及如何划分的争议。作为森林调查的因子,对林层划分方法的研究具有测树学和群落学双重意义。文中从定性、定量和遥感3个方面综述林... 详细信息

林层分层是热带林生态学最古老的概念之一,但对林层分层的定义和测定方法的不同造成了林层分层是否存在及如何划分的争议。作为森林调查的因子,对林层划分方法的研究具有测树学和群落学双重意义。文中从定性、定量和遥感3个方面综述林层划分的主要方法,介绍剖面图的绘制、应用及特点,描述TSTRAT和LMS划分方法的详细步骤,并通过与FVS和MIDCL等划分方法的对比分析了这4种方法的特点。

关键词：林层分层林层划分定性划分定量划分遥感划分

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ITTO对原始林、退化原始林、次生林和其他热带森林类别的界定

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世界林业研究 2009年第3期22卷 30-35页

作者：张晓红黄清麟张超中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

ITTO在2002提出的《热带退化与次生森林恢复、经营和重建指南》中将热带森林类别划分为原始林、修正天然林和人工林。修正天然林可分为经营原始林和退化与次生森林2个类型,其中的退化与次生森林包括退化原始林、次生林和退化林地。不同... 详细信息

ITTO在2002提出的《热带退化与次生森林恢复、经营和重建指南》中将热带森林类别划分为原始林、修正天然林和人工林。修正天然林可分为经营原始林和退化与次生森林2个类型,其中的退化与次生森林包括退化原始林、次生林和退化林地。不同森林类别之间存在动态变化的过程,在一定条件下可以相互转化。在详细阐述ITTO对原始林、退化原始林、次生林和其他热带森林类别界定的同时,综述了ITTO热带森林类别分类体系的发展和其他组织与国际进程对不同森林类别的相关定义。

关键词：国际热带木材组织原始林退化原始林次生林热带森林类别

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