联合摄影及斜点样方法的单株植物冠层结构参数测量(Ⅱ):结构参数测量

总结了单株冠层叶面积指数(LAI)测量方法发展历史、现状及存在的问题,提出了联合摄影及斜点样方法的单株植物冠层总面积指数(PAI)测量方法.研究发现,选择合理的单位体元大小及分区大小组合方案对单株冠层几何参数及PAI测量十分关键.任意组合单位体元大小及分区大小可引起几何参数及PAI测量异常,当单位体元大小与分区大小之间相互匹配时,冠层几何参数及PAI测量结果稳定性良好.与立体体元大小相比,分区大小对冠层几何参数及PAI测量结果影响更为显著.     

基于鱼目摄像和地面激光雷达的真实叶面积指数计算

为了准确获得冠层的真实叶面积指数(LAIa),本文提出了一种基于鱼目摄像和地面激光雷达获取半球图像的计算方法.对鱼目摄像机拍摄的图片借助地理学上纬度线的概念来表征不同高度叶子的天顶角,通过统计学方法获取叶倾角,分析半球图像获取孔隙率.根据Beer-Lambert定律即可计算有效叶面积指数(LAIe);真实叶面积指数的获取则通过冠层的丛生系数来解决.激光扫描仪获取的冠层点云数据则经一定比例缩放在一个球的上表面,再通过球极平面投影和Lambert方位角等面积投影将上球面图像投射到平面上,以获取类似半球图像.     

基于激光点云数据的活立木林学参数挖掘

借助于地面激光扫描仪,获取单株活立木空间的点云数据;并运用计算机相关理论算法得到重要的林学参数。首先针对扫描获取点云数据量大的特点,采用球邻域结合均匀栅格法以获取邻域拓扑关系。其次针对复杂结构的树木点云模型,设计了采用Hough变换提取连续的主枝干圆中心计算材积的方法,从而摒弃由于分枝树叶产生的干扰。再次,通过计算复杂点云中的特征量,如特征向量、法矢量、曲率、弯曲度等,以自动定位二级分枝。最后,通过和人工手动测量的真实数据进行比较,证明方法的有效性。     

海南石梅湾青皮林LAI的冠层数字成像间接法测算

对基于林隙比(gap-fraction)原理的LAI数字成像间接法进行了系统的描述,通过对石梅湾青皮林及其周围其它不同类型的次生林和人工群落共9个观测点的测定,得出了相应群落的叶面积指数、消光系数、辐射透过系数等冠层的特征指标,按垂直结构测算了不同阶段的青皮林LAI特性,指出了CI110冠层数字成像仪(Digital Plant Canopy Imager CI110)减小人为误差的方法.处于顶极状态的青皮林的叶面积指数为3.554,低于典型结构的热带雨林,探讨了石梅湾青皮林LAI比混合雨林和山地雨林LAI小的原因.     

乳源木莲冠层特性与生长的相关及通径分析

对17年生杉木×乳源木莲混交试验林中的乳源木莲冠层特性与材积生长进行相关分析,结果表明:乳源木莲材积指数(VI)与各冠层因子间的相关系数不同,除叶面积指数(LAI)、冠层密度(CLD)外,单株总叶面积(TLA)、树冠表面积(TCA)及冠形率(CSR)与材积指数均达极显著正相关。通径分析表明:TCA对材积生长的直接作用最大(Pyxi=1.201 3),是木莲材积生长的主导因子,TLA、CLD、CSR通过TCA起作用,5个主要冠层参数对乳源木莲材积生长相对重要性的大小顺序依次为TCA,LAI,TLA,CSR,CLD。在分析冠层空间结构对材积生长的影响中发现:垂直方向上,冠层中、下层的叶面积对材积生长有决定性作用;水平方向上,以叶面积多分布于内部、外部的结构有利于乳源木莲材积生长,而中部叶面积的作用较小。     

海南石梅湾青皮林LAI的冠层数字成像问接法测算

对基于林隙比(gap-hction)原理的LAI数字成像间接法进行了系统的描述，通过对石梅湾青皮林及其周围其它不同类型的次生林和人工群落共9个观测点的测定，得出了相应群落的叶面积指数、消光系数、辐射透过系数等冠层的特征指标，按垂直结构测算了不同阶段的青皮林LAI特性，指出了CI110冠层数字成像仪(Digital Plant canopy Imager CI110)减小人为误差的方法。处于顶极状态的青皮林的叶面积指数为3．554，低于典型结构的热带雨林，探讨了石梅湾青皮林LAI比混合雨林和山地雨林LAI小的原因。     

基于地面激光雷达点云的树木冠层变化定量分析

采用切片形式的Alpha Shape 3D法估算树木冠层体积,从不同相对位置分析体素空间分布状态的变化.基于网格模型提取变化点云,研究冠层组分的空间变化,以受台风玛利亚破坏树木冠层为例,应用所提出的方法进行定量分析.通过多角度分析可知,该台风对目标树木总体破坏较小,树木冠层垂直方向的中下部受损较大,枝叶受损多集中于距离冠层中心水平方向2.0～2.5 m区间.分析结果表明,该定量分析方法可以反映树木冠层分布及体积变化情况.     

优质稻穗部性状与农艺性状的相关性研究

对新育成的桂花香品系及目前广东优质稻生产中3个当家品种的主要穗部性状与农艺性状进行相关分析。研究表明，优质稻单株有效穗数与每穗实粒数呈极显著正相关。单株有效穗数、每穗总粒数、实粒数与冠层3片功能叶的叶宽、灌浆期叶面积指数（LAI）等显著或极显著的负相关；株高与千粒重呈极显著的正相关、与每穗实粒数和单株有效穗数呈负相关。试验结果说明，在一定株高范围内，适当增加冠层3片功能叶的叶宽、减小这3片功能叶的张角，同时增加叶面积指数、茎秆直径是优质稻株型改良的一个重点。     

基于林地激光点云的树木胸径自动提取方法

提出了一种基于随机RANSAC模型的树木胸径自动提取算法。首先,采用布料模拟滤波（CSF）算法对林地点云数据进行滤波,获取树木、地面数据与数字地面模型（DEM）并提取树木胸径处点云,然后进行欧式距离聚类,最后基于随机random sample consensus（RANSAC）模型拟合树木模型,实现自动化的树木胸径提取。使用上海市青浦区某区域两林区样地的地面激光点云数据对该算法进行验证,与实际人工测量树木胸径的平均偏差分别为0.79cm和0.52cm。实验对比结果表明,该算法在精度与时间性能上均优于基于Hough变换的算法与基于最小二乘的算法。     

叶面积指数遥感反演方法进展

叶面积指数（LAI）是描述植被冠层结构的关键参数,而模型反演法是提取LAI的潜在有效方法．论文综述了植被冠层辐射传输模型和辐射传输模型遥感反演LAI方法的理论发展,详述了植被冠层辐射传输模型和LAI反演的发展历程．通过逐步的理论扩展,进而引出目前学者广泛关注的LAI提取同化算法,为遥感观测提取LAI或其它参数提供了理论参考．     

远程叶面积指数半球图像采集系统

为低成本远程获取植被冠层半球图像信息,从而得到叶面积指数这一重要的生态学参数,提出了一种远程叶面积指数半球图像采集系统.该系统采用嵌入式平台、低成本图像传感器与鱼眼镜头组成的现场节点获取植被冠层半球图像.冠层半球图像采集时节点还对环境日光辐照及温湿度进行实时监测,以便剔除无效数据及进行节点维护.上位机与现场节点间利用3G网络进行交互.上位机对获取的冠层图像使用像素校准与超分辨率技术提高图像质量,从而抑制由于鱼眼成像畸变与图像辨析度不足而在叶面积指数计算中引入的误差.测试结果表明,该系统可有效地对植被冠层图像进行低成本远距离采集,并得到误差较小的叶面积指数计算结果.     

基于ICESat-2/ATLAS数据结合克里格插值进行区域尺度森林LAI估测

森林叶面积指数(leaf area index,LAI)是探究植被与气候相互作用关系的关键参数.为更加科学、高效获取森林LAI空间格局信息，研究基于星载光子计数激光雷达ICESat-2/ATLAS数据进行大尺度森林LAI估测，以探讨星载光子数据在山地森林LAI建模中的潜力和可行性.以香格里拉市为试验区，对试验区有林地光子点云数据进行去噪、分类等预处理.随后提取各个林地光斑的特征因子属性，并结合47块森林LAI样地实测数据，分别采用逐步回归和随机森林回归模型构建了基于研究区光斑尺度的森林LAI模型.为实现研究区森林LAI的连续估测，研究对经优选的光斑特征因子进行克里格插值，形成其各自属性值的栅格图层，并利用LAI最佳模型进行研究区森林LAI的整体估测.结果表明，Landsat percent,Canopy photon rate,Minimum canopy height和Number of canopy photons等4个光斑特征因子与LAI样地实测值呈显著相关，可作为LAI的建模因子.随机森林模型对研究区LAI的预测能力优于逐步回归模型，其R²和RMSE分别为...     

楸树叶面积指数的测度及冠层空隙度的季节动态

应用LAI-2000植物冠层分析仪,测定了楸树叶面积指数(LAI)和冠层空隙度的季节动态。结果表明:29个楸树无性系叶面积指数均呈现出明显的季节性变化,变化总趋势均呈先上升再下降的单峰曲线,峰值出现在9月,无性系间叶面积指数呈极显著的差异;楸树冠层空隙度也呈现明显的季节性,变化总趋势呈现先下降再上升的单峰曲线,最低峰值出现在9月。楸树是喜平型冠层,叶倾角的季节变化不大,均在一定范围内波动。楸树冠层均匀性差异较大,生长较好的无性系冠层均匀性较好,生长较差的无性系冠层均匀性较差。分析发现,楸树叶面积指数和冠层空隙度相关极显著,并且呈指数回归的关系(R2>0.980),回归式为:y=ae-bx。     

基于力场的点云树木骨架提取方法

树木骨架是树木仿真及建模的基础,笔者根据树木的拓扑原理,直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点云数据,提出了一种基于物理学中力场概念的点云数据树木骨架提取方法:首先对点云树木模型运用空间层次剖分的方法进行分层,根据点云的邻域关系建立基于树木特征点的简化表示,然后根据计算点的测地距离对树木特征点进行连接,再运用力场将位于树木表面的骨架连线压缩至树木内部,最后根据骨架夹角阈值对骨架进行顺滑得到最终的树木骨架。研究显示,将该方法分别应用在含笑树和樱花树的骨架提取中效果较好,相比同类算法效率较高。     

HiWATER试验中叶面积指数地面采样方法的优化

无论是叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反演模型的精度验证,还是产品的真实性检验,都离不开地面实测数据的大力支持,而对于地面观测的最大问题便是地面采样点的选择.本文主要对黑河流域生态-水文过程综合遥感观测联合试验(Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research,Hi WATER)中有关LAI地面测量的采样方案进行评价与优化,随机采样方法的精度和稳定度较低,可以通过增加样点数来优化采样设计.并提出了基于空间非均值地表均值估计(Mean of surfaces with Non-homogeneity,MSN)的LAI地面采样设计方案,通过与随机采样法、系统采样法的比较,突出了MSN采样方法的优势,是三种LAI空间采样设计方案中的最优方法,为黑河流域中游地区植被生化参数的地面采样设计提供了参考.     

基于地面激光点云数据的单木三维重建方法

目的 使用地面三维点云数据,提出一种单株树木三维网格模型重建方法,为精准获取测树因子提供技术支撑。 方法 对获取的点云进行预处理,使用k-d树构建近邻关系图,用Dijkstra算法求算出子图的根。检测出有效路径后,使用探测半径计算关键路径。计算树枝骨架,然后对初始骨架进行Bezier曲线半径平滑,得到平滑的骨架,再将骨架连接,使用半径平滑和圆柱拟合减少点云密度小造成的拟合不足的情况,能够最大限度保留树枝的细节。结果 使用3株落叶松点云数据构建了树枝树干表面网格模型,重建了树木三维结构。将树干、树枝的三维网格模型与点云匹配后,效果较好;所构建的模型能够进行细小枝条的重建,而不是模拟细枝,通过观察重建结果,一级枝的重建效果非常好,大的二级枝也能得到很好的展示;整套算法计算快速,计算时间与枝条的复杂程度、连接关系有关。结论 基于关键路径探测的方法能够很好地构建树木的三维网格模型,可以用于单株树木测树因子的精确提取。     

由冠层孔隙度反演植被叶面积指数的算法比较

植被的叶面积指数（LAI）是植被最重要的生态参数之一,也是估算多种植被冠层功能过程的关键参数迄今已提出的LAI的获取方法可归纳为直接测定和间接估算两大类．本文以河北省黄骅市为研究区,从遥感光学模型建立机理及数量分析的角度,对由植被冠层孔隙度反演植被LAI的4种间接估算方法进行了试验和比较．研究结果表明,LAI与植被盖度之间呈明显的正相关关系,即随着LAI的增大,植被盖度也在增大．在这4种估算方法中,LAI-2000算法最适用于研究区植被LAI的估算．     

优质水稻桂花香品系农艺性状调查分析

分析调查新育成的优质水稻桂花香品系及目前广东优质稻生产中3个当家品种的主要农艺性。调查表明，桂花香品系具有良好的农艺性状。株高在90－100范围内，适当增加分蘖能力、减小冠层3片功能叶的张角和增加叶面积指数（LAI），是优质稻株型改良的重点之一。     

基于激光点云的树木三维几何建模系统的设计与实现

根据树木的几何拓扑原理,直接利用地面激光扫描仪扫描获得的活立木点云数据,提出了一种基于点云数据的树木三维高精度、真实感的快速重建技术,重点解决了树木骨架点的提取、枝条系统分级重建、模型交互式编辑等关键技术.应用结果表明,基于点云的树木三维几何建模系统能够克服传统树木建模精度低、效率低、形态逼真度差等不足,依据点云数据能快速高效地重建出忠实于现实树木形态结构的三维真实感模型.系统具有良好、灵活的交互性以及较强的实用性,可广泛应用于森林资源管理、精准农业、古树名木管理、园林规划设计等领域.     

一种新的地面激光点云中树木叶面积计算方法

【目的】地面激光扫描仪(terrestrial laser scanning, TLS)通过获取植物的稠密激光点云，以精细刻画森林的结构参数，如树木骨架和叶面积等。真实叶面积是林学和植物学中表型研究的一个重要参数，而目前在植物科学领域，还没有很好的表型特征测量手段。因此，本研究提出了一种新颖的地面激光点云的叶面积估算方法来评估树木的表型特征指标。【方法】首先，设计了一种基于小平面区域定位与生长的植物点云的单叶分割算法，实现精准的单叶点云分割提取；其次，以每片叶片法向量与扫描仪入射激光线的夹角、扫描仪与叶片的距离和单叶的点云数量3个参量为输入特征，并结合训练样本与L1+L2正则化多元回归方法获取拟合系数，以反演树冠内所有叶片的面积。最后，将校园内实验树(紫薇、樱花、银杏和香樟)作为研究对象，并将计算结果与实测值进行比对。【结果】本研究方法相较最小二乘拟合算法，取得了更优的叶面积反演结果。对于两棵小树而言，本研究方法与实测值比对取得了较好的结果：紫薇(R²=0.95,RMSE为0.42 cm²)、樱花(R²=0.92,RMS...