基于航模飞行器摄影数据的森林信息提取方法

航模飞行器摄影在很多领域有着越来越广泛的应用,本文利用航模飞行器获取遥感数据,利用PIX4D mapper,Arcgis等软件处理获取拼接影像并提取森林的冠幅信息。以所得影像为基础,通过对森林中树种冠幅-树高和胸径-树高之间关系的研究,利用常用D-H和D-K模型以及摄影测量立体像对的原理,对森林的冠幅、树高、胸径等森林参数信息进行提取,最终反演获得最佳的D-K模型为D=0.933+3.243K-0.57K^2,D-H模型为D=H+0.5610.709。     

高山峡谷区大比例尺地形图快速制作方法

无人机低空遥感数字航空摄影测量系统已经成为获取地形数字成果的重要手段之一,但在高山峡谷等地形高差大的区域,采用常规无人机立体航测方式不仅难以获取测区高分辨率影像以满足大比例尺成图需求,且效率较低.本文总结了一套基于无人机航测的高山峡谷区大比例尺地形图快速制作方法,并以西南某测区为例,验证了该方法的可行性,且利用野外实测数据对地形图成果精度进行验证,完全满足1:500地形成图精度要求,对实际测绘生产具有重要借鉴意义.     

一种高郁闭度林分树高的估测方法

针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。①利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据;②利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;③采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;④以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。     

一种高郁闭度林分树高的估测方法

针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。首先,利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50 m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据。然后,利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;接下来,采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;最后,以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。     

一种高郁闭度林分树高的估测方法

针对单一无人机影像无法有效地提取高郁闭度林分树高的问题,该文提出一种结合无人机影像数据和全站仪测量的地形数据获取高郁闭度林分树高的方法。首先,利用搭载数码相机的小型无人机平台,以50 m航高获取实验区局部高精度林分影像,利用全站仪获取实验区的地形数据。然后,利用无人机影像处理软件对影像进行处理,通过初步的几何校正以及空三加密过程得到整个实验区的高分辨率DEM和DOM模型;接下来,采用局部最大值算法探测单株林木的树冠中心点坐标,利用自然生长算法和高程差值公式得到树冠中心对应的树根高程;最后,以树冠中心点高程以及树根高程的差值作为单木树高的估计值。通过实验得出:结合无人机影像与全站仪数据能够准确快速地获取高郁闭度林分树高,本文提出的方法可以为森林可持续经营提供数据基础。     

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。     

基于无人机航测的1∶2000 DLG数据生产实践

低空无人机航测是当前我国测绘领域的研究与应用热点。在概述无人机航测外业和内业数据处理流程的基础上,进行了基于无人机航测数据的1∶2000DLG数据快速生产实践。经精度检验,成果数据影像分辨率、平面位置精度能满足1∶2000测图需求,而高程采用无人机POS系统自动解算结果。最后针对植被茂密区的高程数据如何获取和去除树高以及无控制测图提出了自己的思考。本文为偏远的茂密森林区快速获取大比例尺测图数据提供了方法,也能够为无人机航测在其他领域的应用提供参考。     

基于多特征CRF的无人机影像松材线虫病监测方法

利用无人机遥感技术进行林业调查，可以获取低成本、高分辨率、高时间密度的遥感数据，特别是为小尺度范围的森林病虫害监测提供了非常有效的监测手段。本文以小型无人机为影像获取平台，航摄获取可见光RGB影像，基于高分辨率影像进行松材线虫病松树提取方法研究。根据影像特点，提取影像中地物颜色、纹理特征，并采用CRF方法进行分类，识别出病害松树。通过比较多种分类方法的提取结果，验证了基于多特征CRF方法在松材线虫病监测中的可行性和有效性。     

低空无人机影像应急快速可视化方法

针对无人机遥感航测系统在应急服务等时效性要求比较高的应用需求,该文结合当前计算机硬件发展,提出结合CUDA技术和Voronoi图索引的纹理多尺度高效调度算法实现无人机航空遥感影像的实时快速正摄可视化方法,该方法有别于传统的摄影测量成图作业处理流程,无须进行影像的正射纠正和拼接处理,直接利用原始影像实现整个测区影像的高分辨率漫游,在紧急情况下甚至可以直接利用GNSS和IMU数据,快速实现测区影像的漫游;结合航空摄影数据处理流程和阶段,提出了4种不同的实时可视化方案,实现效率和精度优化。最后利用无人机飞行的实验数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法对加强无人机遥感航测系统在应急服务中的时效性非常有意义。     

GodWork-AT解算GPS辅助空中三角测量数据测试分析

随着无人机技术快速发展,采用非量测相机作为传感器,出现镜头畸变差大,拍摄影像幅面小等一系列问题。运用Godwork,天工无人机航测软件对传统无人机获取的序列影像数据进行空三加密并添加少量GPS控制点进行解算,结果表明传统无人机获取的小相幅序号影像数据,使用GPS辅助空中三角测量技术,航测精度符合大比例尺航测规范要求,并减少了70%以上外业控制点量测的工作量。     

Preparation of volume table of SAL (Shorea robusta) - an approach using satellite data

Sal (Shorea robusta) is an important forest tree species in north and north-eastern India. Large-scale plantations of this species have been raised there under taungya and coppice system of management. The conventional volume table prepared for high sal forest is referred to infer the volume of production of this species. Earlier workers have used aerial remote sensing data to develop volume tables of this species. In the present study a volume table for sal is developed based on remotely sensed satellite data using a regression technique. A two-step method was developed to estimate mean tree volume from satellite data. In step 1, mean crown diameter — an intermediate variable - was estimated from satellite data. In step 2, the estimated mean crown diameter was used to estimate the mean tree volume. Addition of age of the crop as an independent variable improved the predictive ability of the regression equation.     

利用无人机数码影像进行密植型果园单木分割

单木树冠提取对果树健康状态、营养成分、产量预测具有重要意义。无人机获取的高分辨率遥感影像作为低成本、低风险的数据源,为准确估计棵数、描绘树木冠层轮廓提供了新的技术手段。以往关于单木冠层轮廓提取的研究大多集中在森林或稀疏果园,以局部最大值滤波结果作为基于标记分水岭算法的种子点,该方法在密植型果园的表现并不理想。提出了一种适用于密植型果园、以区域型种子块作为标记的分水岭算法,通过最大似然法提取果树冠层生成冠层数字表面模型,利用高斯滤波结合形态学开运算及自适应阈值分割方法生成区域型种子块,并执行基于种子块标记的分水岭算法,实现密植型果园单木分割。实例研究结果表明,总体棵数查全率为95.22%,查准率为99.09%,得到单木轮廓提取总体准确率为93.45%,总体欠分割误差为5.87%,总体过分割误差为0.90%。与局部最大值种子点提取结果对比,总体准确度提高18.66%,精细树冠轮廓提取精度提高17.75%,可为地形平缓地区密植型果园单棵果树树冠提取提供参考。     

倾斜航空影像的城市建筑物三维模型构建研究

针对当前城市建筑物三维模型构建的需要,本文提出一套利用无人飞艇载四组合特宽角相机同时实现高精度空中三角测量和建筑物景观三维建模的技术路线。一方面通过基于四相机重叠影像自动匹配的自检校,达到设备轻小型化条件下的精密等效中心投影构像,用以支持高精度空中三角测量;另一方面,通过自检校的4个方向倾斜的相机,达到一次飞行同时获得四方向建筑物侧面影像的目的,为城市景观的三维表达、精细建模和可视化提供一种新的、快捷的技术方案。     

无人机遥感影像林地单株立木信息提取

针对无人机遥感技术在提取单株立木信息的限制性问题，提出一种新的自动单株立木信息提取方法。对原始无人机影像进行光谱信息增强处理以突出局部细节特征；通过引入DBI指数自动化确定K-means聚类方法的最优聚类数目，进而对影像像素进行标记；通过利用高斯马尔可夫随机场模型进一步对影像进行分割；使用数学形态学算子等方法对分割结果进行后处理得到单株立木树冠信息，通过图像几何矩原理计算得到单株立木位置以作为其识别的依据。结果表明，应用该提取方法，油松林区和樟子松林区单株立木识别总体精度分别为89.52%和95.65%、单木树冠提取精度分别为81.90%和95.65%，均具有较好地适用性。该方法不需要大量的人工干预和先验知识的输入，大大提高提取方法的自动化程度。     

激光雷达在森林参数反演中的应用

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。在林业上,高采样密度激光雷达能够获取单株木3维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。利用激光雷达测量森林参数不仅节省了人力,还提高了工作效率,现在已经成为快速获取树木几何参数的一种有效方法。文中主要介绍了LiDAR工作原理、类型及特点、影响LiDAR数据质量的因素、国内外LiDAR的发展状况及应用领域,重点介绍了国内外利用LiDAR数据反演森林参数(树高、郁闭度、冠幅、林分密度、断面积和蓄积量等)的方法和研究进展,同时对今后LiDAR在森林参数反演方面的研究作了展望。     

一种基于GeoEye-1立体像对数据的快速提取平均树高方法

探讨了可见光立体像对遥感数据在森林平均树高估算研究方向的可行性,为解决大区域快速提取森林平均树高参数的科学问题提供技术支撑。利用GeoEye-1卫星立体像对中提供的有理多项式系数(RPC)参数和数字表面模型(DSM)与数字高程模型(DEM)的理论原理,建立了基于DSM和DEM空间相差模型建立林分冠层高度估算方法流程。结果表明:基于湖南攸县黄丰桥国有林场GeoEye-1立体像对影像数据,按照估算流程,最终得到试验区小班尺度的样地平均树高遥感提取结果。结合样地地面实测控制点和地面小班数据调查数据,该方法提取的研究区平均树高总体误差率在83.1%,其中最大误差为3.773 m,最小误差为0.025 m。因此,本研究是一种可以快速获得研究区大范围森林平均树高参数的创新、可行的方法。     

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.     

多平台点云数据的单木参数提取精度分析

以浙江省海宁市4种代表行道树(广玉兰、无患子、悬铃木、香樟树)为研究对象,结合无人机(UAV)影像和三维激光扫描数据,利用ContextCapture、LiDAR360软件完成点云拼接、滤波、降噪和编辑,通过迭代最近点算法实现点云精细匹配,完成多平台点云数据融合,进而得到数字表面模型与数字高程模型,并制作冠层高度模型;采用分水岭分割算法对不同行道树树种的冠层高度模型进行单木分割,并综合局部最大值法实现单木树高、冠幅的参数提取。结果表明,本文方法进行行道树单木分割的精度高,树高、冠幅参数提取值的效果好,满足行道树几何参数调查要求。