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%。     

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。     

移动多视图立体摄影的单木结构参数提取北大核心CSCD

针对目前基于地面激光扫描和传统方法测量单木结构参数的成本高和效率低的问题,提出了一种基于移动多视图立体摄影的方法测量树高和胸径。该文利用移动多视图立体摄影技术将由低成本的手持相机获取单木的二维像片生成三维点云数据,并通过对生成的单木点云建模来估算树高和胸径。实验显示采用三维模型估算树高和胸径的结果与实测数据存在明显的线性相关关系。胸径和树高的平均均方根误差分别是7.1%(R2=0.964)、7.9%(R2=0.903),两者的总体估算精度都达到90%以上。结果表明,移动多视图立体摄影技术对于降低树木点云获取成本,丰富林木资源调查的手段具有一定意义。     

移动多视图立体摄影的单木结构参数提取

针对目前基于地面激光扫描和传统方法测量单木结构参数的成本高和效率低的问题,提出了一种基于移动多视图立体摄影的方法测量树高和胸径。该文利用移动多视图立体摄影技术将由低成本的手持相机获取单木的二维像片生成三维点云数据,并通过对生成的单木点云建模来估算树高和胸径。实验显示采用三维模型估算树高和胸径的结果与实测数据存在明显的线性相关关系。胸径和树高的平均均方根误差分别是7.1%(R2=0.964)、7.9%(R2=0.903),两者的总体估算精度都达到90%以上。结果表明,移动多视图立体摄影技术对于降低树木点云获取成本,丰富林木资源调查的手段具有一定意义。     

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。     

面向森林高度提取的光学多角度立体观测影像模拟

森林冠层高度是森林生态系统植被碳储量的重要指示因子之一。已有研究表明光学多角度立体观测(即摄影测量)数据具备森林冠层高度提取的潜力,然而光学影像容易受到云、雨等天气因素的影响,区域高精度森林冠层高度制图必需依靠多星多时相数据融合才能实现。现有星载摄影测量系统获取的影像分辨率和观测角度差异较大,系统研究影像分辨率和观测角度变化对多角度立体观测点云垂直分布的影响规律,是实现多星多时相数据融合的前提。森林光学多角度立体观测模型是开展该研究的有效理论工具,但现有“森林光学多角度立体观测模型(LandStereo)”仅具备沿轨前后视立体观测影像模拟能力,无法用于WorldView等侧视立体观测影像的模拟分析。因此,本文对LandStereo模型进行了改进,使模型具备林区任意指定观测角度的影像模拟能力,进而利用改进后的模型对正视、正侧视和斜侧视等典型观测角度影像进行了模拟,并对不同观测角度组合构成的立体像对森林高度的提取精度进行了分析。结果表明,改进后的模型能够用于刻画森林冠层多角度立体特征,观测角度的变化是利用立体像对提取森林冠层高度精度的重要影响因素。本文为系统研究林区任意角度组合的多角度立体...     

基于无人机可见光影像的单木胸径估算方法

胸径(Diameter at Breast Height,DBH)是指树木主干离地表面胸高处的直径,根据无人机可见光影像估算单木DBH对林业资产管理与评估具有重要意义。以云南师范大学呈贡校区内的银杏为研究对象,首先,获取其无人机可见光影像,基于摄影测量原理生成数字正射影像图;然后,在此基础上提取银杏单木的冠幅(Crown Width,CW);最后,建立CW与DBH的4个回归模型,通过该模型估算得到DBH值。将实际测量的DBH值与估算值进行精度验证,最终一元二次函数模型R²为0.75,均方根误差为0.012 9 m,平均误差率为3.22%,均小于其他3个模型,具有较高的精度。实验结果表明基于无人机可见光影像可以较为准确地估算单木DBH。     

多功能测绘模拟实验系统摄影装置的设计与应用

对多功能测绘模拟实验系统摄影装置进行优化设计,能够搭载单相机、五镜头倾斜相机和云台+单相机3种摄影装置,通过控制系统控制可移动轨道和摄影装置运行,并使摄影装置拍摄轨道下方的沙盘影像,模拟室外航空摄影测量,生产出沙盘的"4D"成果和三维沙盘模型等成果,实现摄影测量从影像数据获取、数据生产、成果应用的全过程模拟。