全站仪固定样地测树原理及精度分析

本文提出应用全站仪在森林固定样地中测树 ,全站仪与PC—E5 0 0袖珍计算机或PDA连接 ,可自动测量每一棵树的树高、胸径或任一直径、树心三维坐标、冠幅等。其测量树高的精度可达 1 / 1 4 0 0 ,测量直径的精度可达 1 / 2 0 0 ,树心平面坐标定位精度可达 1 5mm ,冠幅测量可达 1 / 1 30 0 0精度 ,均高于测树的需要精度。特别重复实验了任意高处直径的测量 ,与轮尺测量的结果最大差 2 1mm ,最小差 1 6mm。     

浅析偏心放样测量的原理及应用

目前在工程测量中,全站仪已得到了广泛的应用,基于全站仪在工程放样应用中的某些方面的不足,本文提出了一种新的放样方法,并介绍其放样原理和精度分析,通过实际放样过程中的工程事例介绍,来说明这种放样方法在不同精度要求的工程中施行的可行性。     

新仪器、新方法在工程放样中的应用

针对传统工程放样方法繁琐且精度不高的现实问题,介绍了几种新仪器在工程放样中的应用。具体阐述了使用全站仪放样坐标的方法和使用RTK-GPS进行工程放样的具体步骤,并详细讲述了三角高程测量代替几何水准测量的新方法即新三角高程测量,以及新三角高程测量在工程放样中的应用。     

测量机器人在线施工放样软件研究

施工放样作为工程建设中的重要环节,点位平面位置主要是用全站仪进行放样。随着技术的发展,智能型全站仪即测量机器人更多地被引入到工程放样应用中。机器人虽然能完全达到放样的目的,但是操作人员必须按照固化模式进行操作,并不能发挥机器人的智能性。本文利用测量机器人GeoCOM接口技术和计算机VB编程语言及Excel办公软件,进行在线施工放样软件的研究,在完全满足放样的要求下,充分发挥测量机器人的特性。     

Leica TCRA1201全站仪在上海地铁13号线区间监测中的应用

结合上海地铁13号线(华江路站-金沙江西路站)区间监测,阐述了Leica TCRA12011全站仪在平面控制、线路放样、隧道收敛中的使用情况.Leica TCRA1201的高精度保证了测量精度,其无棱镜测距和电子导向光模式,极大地方便了线路放样和盾构收敛测量.     

利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息

无人机的航空摄影测量技术让传统森林调查的手段向数字化和智能化方向发展。为了提高森林资源信息采集的精度和效率，减少外业工作时间，降低工作强度，本文对利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息的方法及其精度进行了研究。利用旋翼无人机搭载五目相机获取了研究区域的三维立体影像，通过软件在立体影像中提取树高、三维坐标、冠幅及面积；通过全站仪、胸径尺和RTK载波相位差分技术等高精技术获取上述森林资源信息，并以此作为真值检测无人机立体摄影技术，获取森林资源信息的精度。结果表明，无人机立体摄影技术提取25棵样本树木的树高相对误差平均值为0.61%；无人机提取值与人工实测冠幅值线性模型y=0.998 9x+0.068 5，相关系数R²=0.98，说明无人机立体摄影技术获取冠幅精度高；无人机获取三维坐标定位的真误差区间为[-13，17]，其中高程坐标的离散区间大于平面坐标离散区间，平面坐标的精度为3 cm左右，而高程坐标的精度为10 cm左右；无人机立体摄影技术获取样本面积值和全站仪测量面积值（拟定为真值）比较接近，相关系数达0.98。由此可得，无人机立体摄影技术可以高精度地获取森林资源信息，可以提高效率，节约成本并降低工作强度，具有较高的实际推广价值。     

数字地籍测量的精度研究

本文通过对全站仪数字地籍测量技术在地籍测量中有关问题的探讨,详细说明了全站仪数字地籍测量技术在地籍测量时的精度影响因素,通过理论分析和实际数据探讨了数字地籍测量所能达到的精度,可作为制定地籍测量规范和地籍测量工作者的一个参考资料.     

施工测量中导线控制与碎部测量同步进行的数据处理

在施工测量中,利用全站仪开展导线控制测量与碎部测量同步进行的数据处理.该方法可提高施工测量的工作效率和测量精度,并可拓展全站仪的使用范围.     

全站仪空间测量精度浅析及其应用探讨

全站仪在工程施工测量中广泛应用于平面测量、小范围的高程测量。对全站仪三维空间测量的主要误差来源和精度进行分析,并结合施工测量中的典型实例分析具体测量方法的测量精度,阐明了全站仪通过采取一定的措施可应用于高精度的空间测量。     

远海工程的施工测量放样

根据GPS静态测量以及全站仪在杭州湾跨海大桥工程施工放样中的实际应用,探讨远海大型工程施工测量放样的具体应用的基本模式。     

基于地面激光扫描数据的单木特征因子提取与分析

本文利用三维激光扫描仪对树木进行扫描获取树点云数据,经过格式转换、分离、提取后,对树木各测量因子包括胸径、树高、树冠、材积量进行测定与测量方法与意义的分析。通过实验分析,可以得出:树冠测定因子通过测定树冠的叶面积指数来更精确地反映树冠的生理学意义;通过不规则三角网构建的多面体计算的树干体积较以平均断面积、中央断面积求树干材积更为准确与便捷。     

无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用

无人机（UAV）航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。     

Radarsat SAR的森林生物物理参数信号响应及其蓄积量估测

利用地面实测数据，系统探讨了Radarsat SAR 数据在森林蓄积量估测方面的应用潜力和森林生物物理参数信号响应。结果表明 ： Radarsat SAR后向散射系数与森林蓄积量、树高及胸径之间的关系可以用对数模型模拟； 树种对后向散射系数具有一定影响； 利 用后向散射系数估测森林蓄积量，其精度基本符合林场大面积总体估测的精度要求，但小班水平应用效果不理想。     

基于机载激光雷达点云数据提取林木参数方法研究

本文通过黑河流域遥感—地面观测同步试验,获取林木参数,对机载激光雷达与实地观测获取的林木参数进行对比分析,论证了本文提出的基于机载激光雷达点云数据提取林木参数的算法是可行的。试验通过机载激光雷达点云数据,研究由点云数据生成冠层高度模型(CHM),提出从CHM中提取单株木参数(树高、冠幅等)的关键算法;同时,通过在试验区布设1个100m×100m超级样地和16个25m×25m的子样地,利用DGPS和全站仪对单株木进行精确定位与树木参数测量。     

Individual tree crown approach for predicting site index in boreal forests using airborne laser scanning and hyperspectral data

Site productivity is essential information for sustainable forest management and site index (SI) is the most common quantitative measure of it. The SI is usually determined for individual tree species based on tree height and the age of the 100 largest trees per hectare according to stem diameter. The present study aimed to demonstrate and validate a methodology for the determination of SI using remotely sensed data, in particular fused airborne laser scanning (ALS) and airborne hyperspectral data in a forest site in Norway. The applied approach was based on individual tree crown (ITC) delineation: tree species, tree height, diameter at breast height (DBH), and age were modelled and predicted at ITC level using 10-fold cross validation. Four dominant ITCs per 400 m² plot were selected as input to predict SI at plot level for Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) and Scots pine (Pinus sylvestris L.). We applied an experimental setup with different subsets of dominant ITCs with different combinations of attributes (predicted or field-derived) for SI predictions. The results revealed that the selection of the dominant ITCs based on the largest DBH independent of tree species, predicted the SI with similar accuracy as ITCs matched with field-derived dominant trees (RMSE: 27.6% vs 23.3%). The SI accuracies were at the same level when dominant species were determined from the remotely sensed or field data (RMSE: 27.6% vs 27.8%). However, when the predicted tree age was used the SI accuracy decreased compared to field-derived age (RMSE: 27.6% vs 7.6%). In general, SI was overpredicted for both tree species in the mature forest, while there was an underprediction in the young forest. In conclusion, the proposed approach for SI determination based on ITC delineation and a combination of ALS and hyperspectral data is an efficient and stable procedure, which has the potential to predict SI in forest areas at various spatial scales and additionally to improve existing SI maps in Norway.     

Tree species biomass and carbon stock measurement using ground based-LiDAR

This study scrutinises the use of terrestrial laser scanning (TLS) to measure diameter at breast height (DBH) and tree height at individual tree species level. LiDAR point cloud scans are collected from uniformly defined control points. The result of processed TLS data demonstrates the precise measurements of tree height and DBH by comparing it with field data (DBH, tree height, tree species and location). The average tree height and DBH obtained through TLS measurements were 9.44?m and 43.30?cm, respectively. A linear equation between TLS derived parameters and field measured values were established, which gave the coefficient of determination (r2) of 0.79 and 0.96 for tree height and DBH, respectively. Further, these parameters were used to calculate above ground biomass (AGB) for individual tree species by considering a non-destructive approach. The total AGB and carbon stock from 80 different trees are computed to be 49.601 and 22.320?tonnes, respectively.     

激光雷达森林参数反演研究进展

激光雷达通过发射激光能量和接收返回信号的方式,来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息。全波形激光雷达通过记录返回信号的全部能量,得到亚米级植被垂直剖面;离散回波激光雷达记录的单个或多个回波,表示来自不同冠层的回波信号。星载激光雷达一般采用全波形或光子计数激光剖面系统,仅能获取卫星轨道下方的单波束或多波束数据,用于区域/全球范围的森林垂直结构及变化观测。机载激光雷达多采用离散回波或全波形激光扫描系统,能够获取飞行轨迹下方特定视场范围内的扫描数据,用于林分/区域范围的森林结构观测。地基激光雷达多采用离散回波激光扫描系统,获取以测站为中心的球形空间内扫描数据,用于单木/样地范围的森林结构观测。激光雷达单木因子估测方法可分为CHM单木法、NPC单木法和体元单木法3类。CHM单木法通过局部最大值识别树冠顶点,采用区域生长或图像分割算法识别树冠边界或树冠主方向,NPC单木法一般通过空间聚类或形态学算法识别单木,体元单木法在3维体元空间采用区域生长或空间聚类算法识别树冠。根据激光雷达冠层高度分布可以估测林分因子,冠层高度分布特征来自于离散点云或全波形。多时相激光雷达可用于森林生长量、生物量变化等监测,以及森林采伐、灾害等引起的结构变化监测。随着激光雷达技术的发展,它将在森林调查、生态环境建模等生产与科学研究领域中得到更为广泛的应用。     

利用激光雷达和多角度频谱成像仪数据估测森林垂直参数

植被的结构参数如植被高度、生物量、水平和垂直分布等，是影响陆地与大气能量交换乃至生物圈多样性的重要因素。多数遥感系统虽然可以提供植被水平结构的图像，但是不能提供植被成分垂直分布的信息。大尺度激光雷达仪器如LVIS产生的激光雷达信号，已成功地用于估计树高和森林生物量，然而大多数激光雷达仪器不具备图像能力，只能提供一个区域内的采样数据。其他的遥感数据如多角度高光谱、多频率多时相辐射计或雷达数据，可根据GLAS（Geoscience Laser Altimeter System）采样的测量用来推断出连续的森林结构区域覆盖参数。 MISR（Multi-angle Imaging Spectrometer）对陆表多角度的成像能力，可以通过BRDF的各向异性提供植被的结构信息。结合激光雷达的垂直采样和MISR的图像，区域内乃至全球性的森林空间参数的成像是可能的。ICESat卫星上的GLAS数据、Terra卫星上的MISR数据为区域或全球性森林结构参数提供了可能。本文的研究目的是评估GLAS数据，分析类似于MISR的数据对森林结构参数的估计能力。本文中使用了LVIS、AirMISR和GLAS数据。通过对GLAS树高的测量与GLAS像元内来自LVIS的平均树高对比，发现它们是高度相关的。同时还探讨了多角度频谱成像仪数据预测树高信息的能力，这将在今后区域内森林结构参数映射加以研究。     

Estimates of forest structure parameters from GLAS data and multi-angle imaging spectrometer data

Quantitative estimates of forest vertical and spatial distribution using remote sensing technology play an important role in better understanding forest ecosystem function, forest carbon storage and the global carbon cycle. Although most remote sensing systems can provide horizontal distribution of canopies, information concerning the vertical distribution of canopies cannot be detected. Fortunately, laser radars have become available, such as GLAS (Geoscience laser altimeter system). Because laser radar can penetrate foliage, it is superior to other remote sensing technologies for detecting vertical forest structure and has higher accuracy. GLAS waveform data were used in this study to retrieve average tree height and biomass in a GLAS footprint area in Heilongjiang Province. However, GLAS data are not spatially continuous. To fill the gaps, MISR (multi- angle imaging spectrometer) spectral radiance was chosen to predict the regional continuous tree height by developing a multivariate linear regression model. We compared tree height estimated by the regression model and GLAS data. The results confirmed that estimates of tree height and biomass based on GLAS data are considerably more accurate than estimates based on traditional methods. The accuracy is approximately 90%. MISR can be used to estimate tree height in continuous areas with a robust regression model. The R², precision and root mean square error of the regression model were 0.8, 83% and 1 m, respectively. This study provides an important reference for mapping forest vertical parameters.