联合微型激光雷达和红外相机的林木枯梢率估算方法研究
发布时间：2021-12-10 23:37
森林健康是森林经营管理过程中不可忽视的重要问题之一。在众多的胁迫因素中,森林病虫害是影响森林健康状况的最主要因素。近年来,云南松钻蛀性害虫在云南等省份大面积成灾,造成云南松大量死亡,对林业造成重大损失。为应对未来潜在病虫灾害的发生,持续的森林病虫害调查监测至关重要,而林木枯梢程度是反映大多数病虫害发生发展的关键指标之一。为此,本文提出了一种基于微型激光雷达与多光谱红外相机耦合的林木枯梢状况调查方法,用于林木枯梢的调查与监测。本文主要在梢头和单木两种尺度上开展研究,利用集成的支架云台装置联合微型激光雷达与多光谱相机在标准样地中采集数据,基于获取的扫描点云和多光谱图像数据提取树木参数指标,并用于受害林木枯梢率的估算。主要研究内容与结果包括以下几部分:（1）为了便于快速获取点云与多光谱照片数据,本文设计了一种简易的便携式易装卸的数据采集集成装置,并提出了一套激光雷达点云结合多光谱照片的数据采集方法,在实际样地测量过程中发挥了较大的作用;（2）基于单木扫描点云进行了点云去噪与枝干骨架提取研究,提出了一套基于点云的单木骨架参数提取与三维重建的方法,用于支撑单木三维模型建模,为单木建模规则与结构参...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：101 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究技术路线图
2研究区概况及研究数据152.1.5森林资源祥云县境内森林覆盖较广，森林面积约10万公顷，森林覆盖度达到70%左右。植被种类丰富，天然林木约150种，植被类型主要有云南松（Pinusyunnanensis）、思茅松（Pinuskesiya）、华山松（Pinusarmandii）、红豆杉（Taxuschinensis）、珙桐（Davidiainvolucrate）和樟树（Cinnamomumcamphora）等。其中，在普淜镇，云南松为最主要的树种，面积占比最大。2.2研究仪器和数据2.2.1数据采集装置设计为了点云及多光谱数据的同步采集，论文设计了一套联合激光雷达和多光谱相机的集成装置，如图2.1所示。图2.1数据采集装置：（a）装置构造图：主体构造包括VLP-16激光雷达（1）、ADC多光谱相机（2）、手柄云台（3）、U型支架（4）、陀螺仪（5）、三脚支架（6）和不锈钢脚钉（7）；（b）装置野外数据采集实拍照片Figure2.1Integrateddevicefordatacollection该装置的组成部分包括VelodyneLiDARPuck-16（VLP-16）激光扫描仪、AgricultureDigitalCamera（ADC）多光谱相机、U型支架、手柄云台、陀螺仪和三脚支架等，详细的构造见图2.1（a），其中手柄云台（3）下端连接三脚支架（6），陀螺仪（5）嵌于云台底部，U型支架（4）通过快装板与手柄云台（3）相接，上有连（a）（b）
样地调查参数 平均值 标准差 最大值 最小值 胸径 (cm) 8.14 3.31 25 1 树高 (m) 4.54 1.45 9.8 0.8 枝下高 (m) 2.27 1.14 5.8 0.1 冠幅 (m) 2.14 0.8 6.95 0.5 单木密度 (ha-1) 1206 660 2560 868 单木枯梢率 (%) 6.5 15.11 100 0 样地枯梢率 (%) 14.96 6.22 34 2
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的高光谱遥感影像分类[J]. 肖博林. 科技创新与应用. 2020(04)
[2]基于SPOT-5影像的马尾松毛虫虫害遥感监测研究[J]. 亓兴兰,肖丰庆,刘健,张李平. 中南林业科技大学学报. 2019(04)
[3]黄河三角洲孤岛刺槐林地上生物量的估算——基于无人机机载激光雷达[J]. 李桂林,王红,宋音,杨世琪. 中国农学通报. 2018(26)
[4]基于16线阵TLS数据的单木识别及林分断面积估测研究[J]. 马静怡,黄华国,黄侃,邢路. 北京林业大学学报. 2018(08)
[5]基于无人机多光谱图像的云南松虫害区域识别方法[J]. 张军国,韩欢庆,胡春鹤,骆有庆. 农业机械学报. 2018(05)
[6]基于多植被指数组合的冬小麦地上干生物量高光谱估测[J]. 贾学勤,冯美臣,杨武德,王超,肖璐洁,孙慧,武改红,张松. 生态学杂志. 2018(02)
[7]基于圆柱面投影的树干表面重建算法[J]. 尤磊,唐守正,宋新宇. 林业科学研究. 2016(06)
[8]基于点云骨架的单木分枝参数提取研究[J]. 刘金鹏,张怀清,刘闽,李永亮,李伟娜. 北京林业大学学报. 2016(10)
[9]一种基于融合核函数支持向量机的遥感图像分类[J]. 古丽娜孜·艾力木江,孙铁利,乎西旦. 东北师大学报(自然科学版). 2016(03)
[10]基于地面激光雷达的单木枝干建模方法[J]. 张冬,严锐,云挺,薛联凤,阮宏华. 林业工程学报. 2016(05)
硕士论文
[1]基于激光视觉数据融合的大范围三维场景重构[D]. 徐来进.大连理工大学 2017
[2]利用高分一号估测祥云县云南松林枯梢状态[D]. 彭俍栋.北京林业大学 2016
[3]基于多源遥感数据的青海湖流域植被指数研究[D]. 刘金锋.青海师范大学 2014
[4]基于支持向量机的高光谱遥感图像分类方法研究[D]. 高晓健.杭州电子科技大学 2013
[5]遥感植被指数分析及应用研究[D]. 傅银贞.福州大学 2010
本文编号：3533599
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：101 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
研究技术路线图
2研究区概况及研究数据152.1.5森林资源祥云县境内森林覆盖较广，森林面积约10万公顷，森林覆盖度达到70%左右。植被种类丰富，天然林木约150种，植被类型主要有云南松（Pinusyunnanensis）、思茅松（Pinuskesiya）、华山松（Pinusarmandii）、红豆杉（Taxuschinensis）、珙桐（Davidiainvolucrate）和樟树（Cinnamomumcamphora）等。其中，在普淜镇，云南松为最主要的树种，面积占比最大。2.2研究仪器和数据2.2.1数据采集装置设计为了点云及多光谱数据的同步采集，论文设计了一套联合激光雷达和多光谱相机的集成装置，如图2.1所示。图2.1数据采集装置：（a）装置构造图：主体构造包括VLP-16激光雷达（1）、ADC多光谱相机（2）、手柄云台（3）、U型支架（4）、陀螺仪（5）、三脚支架（6）和不锈钢脚钉（7）；（b）装置野外数据采集实拍照片Figure2.1Integrateddevicefordatacollection该装置的组成部分包括VelodyneLiDARPuck-16（VLP-16）激光扫描仪、AgricultureDigitalCamera（ADC）多光谱相机、U型支架、手柄云台、陀螺仪和三脚支架等，详细的构造见图2.1（a），其中手柄云台（3）下端连接三脚支架（6），陀螺仪（5）嵌于云台底部，U型支架（4）通过快装板与手柄云台（3）相接，上有连（a）（b）
样地调查参数 平均值 标准差 最大值 最小值 胸径 (cm) 8.14 3.31 25 1 树高 (m) 4.54 1.45 9.8 0.8 枝下高 (m) 2.27 1.14 5.8 0.1 冠幅 (m) 2.14 0.8 6.95 0.5 单木密度 (ha-1) 1206 660 2560 868 单木枯梢率 (%) 6.5 15.11 100 0 样地枯梢率 (%) 14.96 6.22 34 2
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的高光谱遥感影像分类[J]. 肖博林. 科技创新与应用. 2020(04)
[2]基于SPOT-5影像的马尾松毛虫虫害遥感监测研究[J]. 亓兴兰,肖丰庆,刘健,张李平. 中南林业科技大学学报. 2019(04)
[3]黄河三角洲孤岛刺槐林地上生物量的估算——基于无人机机载激光雷达[J]. 李桂林,王红,宋音,杨世琪. 中国农学通报. 2018(26)
[4]基于16线阵TLS数据的单木识别及林分断面积估测研究[J]. 马静怡,黄华国,黄侃,邢路. 北京林业大学学报. 2018(08)
[5]基于无人机多光谱图像的云南松虫害区域识别方法[J]. 张军国,韩欢庆,胡春鹤,骆有庆. 农业机械学报. 2018(05)
[6]基于多植被指数组合的冬小麦地上干生物量高光谱估测[J]. 贾学勤,冯美臣,杨武德,王超,肖璐洁,孙慧,武改红,张松. 生态学杂志. 2018(02)
[7]基于圆柱面投影的树干表面重建算法[J]. 尤磊,唐守正,宋新宇. 林业科学研究. 2016(06)
[8]基于点云骨架的单木分枝参数提取研究[J]. 刘金鹏,张怀清,刘闽,李永亮,李伟娜. 北京林业大学学报. 2016(10)
[9]一种基于融合核函数支持向量机的遥感图像分类[J]. 古丽娜孜·艾力木江,孙铁利,乎西旦. 东北师大学报(自然科学版). 2016(03)
[10]基于地面激光雷达的单木枝干建模方法[J]. 张冬,严锐,云挺,薛联凤,阮宏华. 林业工程学报. 2016(05)
硕士论文
[1]基于激光视觉数据融合的大范围三维场景重构[D]. 徐来进.大连理工大学 2017
[2]利用高分一号估测祥云县云南松林枯梢状态[D]. 彭俍栋.北京林业大学 2016
[3]基于多源遥感数据的青海湖流域植被指数研究[D]. 刘金锋.青海师范大学 2014
[4]基于支持向量机的高光谱遥感图像分类方法研究[D]. 高晓健.杭州电子科技大学 2013
[5]遥感植被指数分析及应用研究[D]. 傅银贞.福州大学 2010
本文编号：3533599
本文链接：https://www.wllwen.com/nykjlw/dzwbhlw/3533599.html
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