基于地面激光扫描仪的树干削度方程提取

应用高精度三维激光扫描仪及点云数字处理技术,建立点云数据与树干削度之间的反演关系,拟合树干削度方程,并以江苏省南方型杨树林分为例,对树干曲线反演,提取了适合该树种生长情况的林分削度方程,同时进行样木的树干解析对拟合方程进行了检验与分析。研究表明,地面激光扫描可以大幅提高地面每木调查的效率,所建立的树干削度方程有较高的估计精度和较好的拟合特性。     

基于TLS数据的杨树削度方程建立及材积估算

【目的】削度方程可以很好地描述树干直径随树高变化的情况,基于地基激光雷达(terrestrial laser scanner, TLS)的高精度三维点云数据建立准确的削度方程并进行立木材积估算,对活立木尺度的材积估计具有重要意义。【方法】以江苏省黄海海滨国家森林公园杨树人工林为研究对象,获取4块样地的TLS点云数据,通过MATLAB 2020a软件计算点云平坦度和法向量以提取单木主干,采用圆拟合方法进行不同高度处的直径拟合,利用32株样木的数据,选取6种削度模型进行建模,得到杨树树干削度方程最优拟合模型,并进行材积估算。【结果】利用TLS数据提取的胸径能替代实测胸径,其平均误差小于0.90 cm。通过对6种模型的拟合优度检验,Schumacher and Hall模型为该地区杨树削度方程最优拟合模型,模型的决定系数R²=0.984,均方根误差为1.00 cm,相对百分误差为2.79%,平均预估误差为0.271%。利用Schumacher and Hall 削度方程最优拟合模型进行活立木材积的估算,经与二元材积方程估计结果进行对比,其相对差异为3.34%,二者在统计上无显著差异。【结论】该方法可以减少地面调查对树木造成的永久性破坏,为人工林的蓄积量调查提供有效的技术支持。     

基于切平面分割的树干点云提取算法

提出了一种从树木点云中提取树干点云的切平面分割算法.首先,在对树木点云分段与角度分区的基础上,选定树干下部无树枝且扭曲程度较小的一段树干作为开始分段;其次,根据已削枝的多个相邻分段中的当前角度分区,及与其前后各1个角度分区的点云,构建当前角度分区的切平面,由点与切平面的位置关系,分割当前分段中这些角度分区中的树干点云;最后,以落叶时地面三维激光扫描仪扫描的13棵杨树作为测试数据的实验表明,提取算法在有效提取树干点云的同时保留了树干表面的特征,为后续树干点云的相关研究提供基础数据.     

基于非参数方法的落叶松树干削度方程

【目的】基于非参数理论,研究构建大兴安岭兴安落叶松(Larix gmelinii)非参数可加性树干削度方程,并与传统的Max and Burkhart 参数削度方程进行对比。【方法】利用树高、胸径、不同高度处直径、不同部位高度等变量及其变形构建非参数可加性削度方程。采用 7种光滑样条函数:薄板回归样条函数(TP)、 Duchon 样条函数(DS)、三次回归样条函数(CR)、P-样条函数(PS)、高斯过程平滑样条函数(GP)、B-样条函数(BS)和局部回归光滑函数(LO),基于R软件mgcv包的Gamm函数对非参数模型进行拟合。【结果】使用相对直径(d/D)作为因变量,胸径的平方(D²)、树高(H)、相对树高的算术平方根($\sqrt{h/H}$)作为自变量, 构建兴安落叶松最佳非参数可加性树干削度方程。拟合结果表明:基于CR和LO样条函数的可加性削度方程具有较小的R²(决定系数)和较大的赤池信息量准则(AIC)值,且CR和LO的残差图重心线略呈中间高、两头低的趋势。其他基于5种光滑样条函数的可加性削度方程表现出相似的拟合结果。可加性模型除了使用LO样条函数外,其他样条函数都优于Max and Burkhart参数削度方程的拟合结果。总体检验结果表明,除了CR样条函数模型外,其他各非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)与拟合结果基本一致,即都优于Max and Burkhart参数削度模型的预测精度。基于树干不同高度直径预测的误差对比表明,除了CR模型外,非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)在大多数树干高度处直径预测的平均误差和绝对平均误差都小于Max and Burkhart参数模型预测值。【结论】非参数模型(TP、 DS、PS、 GP和BS)在拟合统计量、残差分布图、总体和树干不同高度处直径的预测精度都表现出一致性,并优于林业上通常使用的Max and Burkhart参数削度方程。当模型以预测为目的时,所构建的非参数可加性削度方程可用于大兴安岭兴安落叶松干形和材积预测。     

不同矫正位置对落叶松分位数削度方程预测精度的影响

【目的】基于非线性分位数回归方法构建大兴安岭落叶松(Larix gmelinii)树干削度方程,并分析比较基本模型与不同分位数(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)模型,利用树干不同高度的上部直径进行矫正分位数组合模型预测精度,为落叶松天然林干形的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭壮志林场212株落叶松树干干形数据为研究对象,基于非线性分位数回归方法和Max and Burkhart分段削度方程,利用SAS软件中NLP过程拟合各分位数分段削度方程,把树干相对高20%、30%、40%、50%、60%、70%处的直径以及胸径到树尖的中间位置(50%^*)的树干上部直径引入到分段削度方程中进行矫正,并以平均误差(MAB)和相对误差(MPB)为评价指标对削度方程进行对比分析。【结果】Max-Burkhart分段削度方程在9个不同的分位点都可以得到参数估计值,因此分位数回归削度模型可以评价在不同分位数的预测能力。未矫正的分位数(τ=0.5、0.6)模型的预测精度略优于基本模型。准确地选择矫正位置至关重要,与未矫正的基本模型相比,利用树干相对高20%和70%处的直径进行矫正不能提高各分位数组合模型的预测精度,利用树干相对高30%、40%、50%、60%处的直径以及胸径到树尖中间位置的树干上部直径进行矫正的大多数分位数组合(3、5、7、9个分位数组合)模型的预测精度都能得到提高,总体使用矫正位置分位数组合模型的预测精度顺序为40%>50%^*>50%> 60%>30%>20%>70%。最佳的矫正位置为树干相对高40%处,并以3个分位数的组合(τ=0.3、0.5、0.7)模型预测精度最高,与未矫正的基本模型相比,MAB和MPB均下降13.5%。【结论】在削度方程中引入一个合理的矫正位置可以提高模型的预测精度,其中,最佳矫正位置为树干相对高40%处,最优模型为3个分位数组合(τ=0.3、0.5、0.7)模型。在实际应用中,如果不考虑矫正时,建议采用分位数τ=0.5削度方程的参数估计值。     

基于LIDAR点云海岛的DTM生成算法研究

提出一种基于LIDAR点云的海岛DTM生成算法。先将LIDAR点云数据规则格网化,对每个格网内的点云数据进行三次曲面拟合,在拟合基础上初步区分每一格网内的地面点与非地面点。若靠近格网边缘处有足够多的地面点,则认为此格网内地面点与非地面点可分,记录其中被初步归为地面类的点;若格网四周没有足够多的地面点,则用其邻域格网内初步确定的地面点推测本格网地面信息,并以推知的地面信息确定本格网内点的归属。初步确定的地面点决定了初始地形,在初始地形上对点云进行迭代曲面拟合滤波,从而精确识别地面点及非地面点,平滑地面点数据得到最终的DTM。     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

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。     

基于球面拟合法评定三维激光扫描点云测量精度

利用地面激光扫描对球形标靶扫描点云数据,建立球面拟合精度评定数学模型,在不建立专门扫描仪鉴定场地和不考虑特定影响条件下,对扫描点云数据测量精度进行分析。该办法具有快捷实时的特点,能直接反映三维激光扫描仪在实际工作应用中的测量精度,对实时评价工程中三维激光扫描点云数据质量,指导科学选用激光扫描仪具有现实意义。     

地形图辅助的建筑物地面和机载点云特征配准

机载和地面激光扫描数据配准的实质是坐标转换问题.以建筑物的立面为研究对象,基于地形图的建筑物线性特征,提出建筑物线-面特征约束的地面和机载点云数据配准方法,实现机载和地面点云数据的配准及其向地形图坐标系的转换.采用拟合方法,获取地面与机载点云、地形图的建筑物线性特征参数.依据特征之间的空间关系,建立特征参数与坐标转换模型的关系,分别实现地面与机载点云向地形图坐标系的水平转换.垂直转换则通过建筑物水平屋顶边缘的高程相对配准以及控制点处的高程绝对配准计算.以上海海洋水族馆点云为例进行实验验证,结果表明该方法可以实现地面和机载点云数据配准.     

热带地区几个珍贵树种干形曲线研究

准确描述热带珍贵树种的林木干形变化,可为预估各材种数量、蓄积量及合理造材提供支撑。以热带格木、红锥和柚木3个珍贵树种,共120株解析木为研究对象,利用简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程分别构建格木、红锥和柚木3个热带树种的干形曲线方程,通过相关指数、剩余残差平方和、平均残差、残差方差和均方误差统计量比较分析,找出最佳削度模型作为3个树种最终的干形曲线方程,并对各曲线变化趋势进行了初步的定量分析。结果表明,所选的3类典型基础模型对每个树种的预估效果都很好,其中基于双因素自动优选法拟合且以分段削度方程构建的干形曲线预估效果最好。3个树种的干形曲线变化趋势表明:相对高在(0~0.8)时,柚木干形变化最大,红锥干形变化最小,格木干形介于二者之间;当相对高0.8时,红锥干形变化最大,格木和柚木干形变化几乎相同。因此,基于双因素自动优选法拟合的分段削度方程可作为3种热带树种的干形曲线方程,用于3种珍贵树种活立木蓄积量和材种数量的估计,以及指导合理造材。     

基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析

【目的】采用地面激光雷达(TLS)进行多站点扫描获取立木的点云信息,提取有关点云分布的特征参数,拓展立木测树因子,建立基于特征参数的材积模型。【方法】以马褂木(Liriodendron chinense)人工林为研究对象,利用点云数据提供的立木上部直径(d)、树高(H)等因子对两期(2014、2017年)林分结构变化进行分析;设计并提取基于TLS点云的特征参数高度累计百分比,同时提取了其他与高度相关的特征参数作为一组变量;将提取的立木胸径(DBH)与特征参数作为另一组变量;最后分析特征参数、胸径与材积的相关性,通过逐步回归法分别建立基于两组变量的材积模型,并分析两期材积的动态变化。【结果】选用特征参数H₂₅与H_{t, var}(点云高度方差)拟合两期材积模型,其决定系数R²分别为0.771 1、0.742 6;利用特征参数H₂₅与胸径拟合,模型预测精度有明显的提升。以上两组材积模型预测各径阶材积变化,其模型值与实测值无显著差异,R²均高于0.9。【结论】研究提取的高度累计百分比与立木测树因子紧密相关,可以很好地反演林木的动态结构。研究建立的材积模型均有较高的精度,可用于林木材积动态变化监测,为地面激光扫描点云参与森林资源动态监测提供理论参考。     

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...     

三维激光扫描地形数据获取处理

利用三维激光扫描测量技术测得的点云数据获取数字地面模型的关键之处在于将地面点与非地面点进行分离。提出了一种基于高程直方图进行多阈值分割的方法。首先对点云进行离散化,然后进行多阈值分割分层,再对各层中的地面点进行连通,最后利用趋势面拟合法再次对各层地面点进行滤波,最终即可获取纯净的地面点。经试验验证,该方法有效可行。     

削度方程和出材率表的研究

<正>本文提出了一致性分段式削度方程和一致性材积比方程。为了评价这两个方程,利用杉木材料分别与其它已有削度方程和材积比方程作了比较,结果表明这两个方程的效果较好。另外对所比较的削度方程和材积比方程作了评价。     

反求工程中散乱点云数据的自动分割与曲面重构

提出了一种在反求工程中对散乱点云数据进行自动分割与曲面模型重构的方法．建立了散乱点云数据之间的拓扑信息，对点云数据进行三角剖分重构网格曲面模型．基于网格曲面求解点云数据的曲率极值，提取边界点云，进一步拟合成边界曲线．利用边界曲线将整个点云自动分割，每一片点云采用二次曲面或自由曲面进行拟合，对于二次曲面可以根据参数自动确定曲面类型，最终得到完整的CAD模型．用一个鞋跟模型的实例证明了该方法的有效性．     

利用削度方程编制长白落叶松材种出材率表

以相关指数结合残差分析的方法选择并建立了适合于长白落叶松的削度方程;根据此削度方程利用计算机程序进行理论造材,编制了长白落叶松材种出材率表.为材种出材率表的编制提出了一种可行方法.     

基于TLS的红松树冠半径提取及其外轮廓模型构建

【目的】探究基于地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)点云数据提取人工林中红松不同树冠深度处最大树冠半径(crown radius,R_C)的精度,建立基于TLS点云数据的树冠外轮廓模型,为基于TLS点云数据研究树冠结构奠定实践基础。【方法】以30株人工林红松解析木的TLS的点云数据以及实测枝条因子为数据源,采用点云分层投影法提取不同树冠深度处的最大树冠半径,并与根据30株解析木各轮最大枝条计算出的半径对比进行精度分析。最后,基于TLS所提取的树冠半径进行红松树冠外轮廓模型的构建。【结果】最大树冠半径总提取精度为86.17%,不同树冠深度处提取精度存在差异,提取效果最好的相对冠深范围为0.15～1.00,精度均在90%左右;提取效果最差的相对冠深范围为0～0.15,精度为60.27%～75.79%。3种常用的树冠外轮廓模型(单分子式、二次抛物线、3参数Weibull方程)均具有较好的拟合效果。3参数Weibull方程为最优模型,对最优模型再参数化后引入的变量为胸径(DBH)和高径比(HD),拟合效果明显提高。【结论】基于TLS...     

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。     

基于无人机激光雷达的不同种类红树林单木分割

红树林是生长在热带和亚热带海岸线上的典型潮间带植物,气候变化、自然灾害和人为干扰的影响下退化严重,加强红树林监测是有效保护红树林的重要工作。本文选取广东雷州市东海岸红树林示范区为研究区域,通过样地无人机激光雷达(LiDAR)高密度点云数据以及样方实测数据搭建红树林结构参数反演模型,提取不同红树林种类样方的单木结构参数并检验红树林点云分割精度,依据精度检验指标与偏差度量指标验证单木反演参数精度并分析原因。结果表明(1)基于分水岭算法对不同种类红树林实地样方进行单木树高提取,其中无瓣海桑的整体分割效果最好。单木树高参数精度分析与拟合验证,无瓣海桑结果最优,其次为秋茄,白骨壤精度最低。(2)通过估测单木冠幅反演值与样地实测值的偏差以及偏离比例,发现红树林单木冠幅参数整体反演效果较差,识别精度最高的还是无瓣海桑。(3)单木树高的识别效果整体优于单木冠幅,整体分割结果为无瓣海桑最高,其次为秋茄,白骨壤最低。使用无人机激光雷达技术可以有效提取红树林结构参数,替代传统的红树林人工测量方法,为红树林资源动态变化监测及保护提供高精度基础数据。