基于两期TLS数据的杨树人工林测树因子变化及估测模型研究
发布时间：2021-07-21 02:01
地面激光扫描（TLS）技术通过三维重构技术能实现森林的场景再现,获取的点云数据可以实现森林的精准、无损监测,点云分布信息量化能得到点云的特征参数,这些特征参数与林木特征相关联,可用于林木测树因子的估测。将TLS用于不同造林密度人工林的生长变化监测,能为人工林经营和管理提供精准数据,从而充分发挥人工林的经济和生态等效能,也为TLS用于更广泛的林业调查提供参考。研究首先进行了多回波地面激光扫描仪Rigel VZ-400i的扫描标定实验,为野外扫描提供支持。接着以4种造林密度（6m×6m、5m×5m、3m×8m、4.5m×8m）和3种无性系（95杨、797杨、895杨）杨树人工林为研究对象,获取研究区2017年与2019年的点云数据,提取和计算两期杨树的树高、不同高度处直径、材积等测树因子。分析两期内不同造林密度、不同无性系对杨树测树因子变化影响,并建立了两期削度方程分析树干形状变化,为人工林经营提供参考。最后,基于点云的分布信息,设计并提取了 TLS的特征参数高度累计百分比,分析其与林木测树因子间的联系,并结合多种高度的特征参数区分造林密度建立了 2019年胸径、材积估测模型,分析TLS的...
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同回波数据示意图
11第二章研究区概况与数据获取2.1研究区概况研究区位于江苏省宿迁市泗洪县的陈圩林场（北纬33°15’，东经118°18’），属于中纬度半湿润气候区，四季分明，平均气温14.4℃，土地资源丰富，地势平坦。全场林业用地为9000亩，拥有亚洲面积最大、品种最多的美洲黑杨种质资源库，已收集保存了450份美洲黑杨种质材料、102个家系和104个初选无性系，包括95杨、3244杨，797杨、895杨等优良无性系，具有速生、通直、出材率高、抗逆性强等优点。研究区位置如图2-1所示。图2-1研究区位置图Fig2-1Locationmapofthestudyarea2.2样地分布研究区样地的杨树2007年春季栽植，所用苗为1年生带根苗。样地包含95、895、797共3种杨树无性系，以2种配置方式（方形配置与长方形配置）种植，每种配置方式分2种造林密度，其中方形配置为6m×6m、5m×5m，长方形配置为3m×8m、4.5m×8m。4种造林密度的杨树人工林分别种植在3个区组内，共36块样地。研究对36块样地均进行了地面激光扫描的工作，扫描分2次进行，第1次扫描时间为2017年3月，第2次扫描时间为2019年2月。不同区组设计的杨树样地配置如图2-2所示。
12图2-2不同造林密度的样地配置图Fig2-2Plotsofdifferentplantingdensities2.3数据获取2.3.1地面激光点云数据获取研究区样地点云数据的获取分别于2017年与2019年进行，扫描时杨树均为无叶状态，有利于获取不同密度的杨树树干完整点云。扫描工程以样地为单位（每年计36个工程）。研究选择了多回波的地面激光扫描仪，以多站扫描方式获取样地点云数据。两年采用的地面激光扫描仪设备型号均为RIEGLVZ-400i，其采用多回波技术，扫描速度能达到500000点/秒。仪器参数如表2-1所示。研究为了增加扫描样地中的标靶点数量和实现两期数据的单木一一对应，在每个样地东北方向上的第1株杨树固定反射片装置。研究设计的4种造林密度的站点布设方式如图2-3所示，每个站点之间的距离控制在10m，为了保证边缘立木树高的获取，所以在样地边缘外设计了了扫描站点。最终4个造林密度的样地扫描站点数量分别为30站、28站、28站、35
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析[J]. 蒋佳文,温小荣,顾海波,张峥男,刘方舟,张严利,孙圆. 南京林业大学学报(自然科学版). 2019(06)
[2]多回波点云数据解算单株木叶面积指数[J]. 黄星旻,孙圆,刘慧倩,刘方舟. 遥感学报. 2018(06)
[3]尾巨桉不同造林密度林分生长动态及林木分化特征[J]. 陈健波,周君元,李昌荣,唐庆兰. 广西林业科学. 2018(03)
[4]机载激光雷达森林垂直结构剖面参数的沿海平原人工林林分特征反演[J]. 刘浩,张峥男,曹林. 遥感学报. 2018(05)
[5]鞍山地区造林密度对林木生长的影响研究[J]. 栾宁. 林业科技通讯. 2019(12)
[6]造林密度对近熟期鹅掌楸生长和材质的影响[J]. 潘文婷,夏莘,夏良放,孙建军,武晓玉,余良富,厉月桥. 南京林业大学学报(自然科学版). 2018(05)
[7]地基激光雷达技术在森林调查中的应用研究进展[J]. 晏颖杰,范少辉,官凤英. 世界林业研究. 2018(04)
[8]激光雷达技术测树方法原理与应用[J]. 庄永健,冯仲科,李亚藏,杨立岩,张力,孙梦营. 林业资源管理. 2016(06)
[9]激光雷达森林参数反演研究进展[J]. 李增元,刘清旺,庞勇. 遥感学报. 2016(05)
[10]大数据给人文地理学带来的影响[J]. 甄峰. 地理教育. 2015(10)
博士论文
[1]中高分辨率遥感影像森林类型精细分类与森林资源变化监测技术研究[D]. 任冲.中国林业科学研究院 2016
[2]基于点云数据的树干干形测量[D]. 尤磊.中国林业科学研究院 2016
[3]全国立木生物量方程建模方法研究[D]. 曾伟生.中国林业科学研究院 2011
硕士论文
[1]机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究[D]. 张峥男.南京林业大学 2018
[2]基于地基激光数据的林木参数提取及建模分析[D]. 刘雪惠.南京林业大学 2018
[3]基于激光雷达的三维重建研究[D]. 蔡文娜.天津理工大学 2018
[4]基于地面激光扫描数据的树木参数提取研究[D]. 刘金鹏.中国林业科学研究院 2016
[5]森林植被观测装备研制与观测方法研究[D]. 邱梓轩.北京林业大学 2016
[6]基于TLS点云数据的林分调查因子测定及收获估计[D]. 梁子瑜.南京林业大学 2015
[7]福建柏人工林经济成熟的研究[D]. 李晨燕.福建农林大学 2007
[8]Cyra三维激光扫描系统在精准林业中的应用研究[D]. 范海英.辽宁工程技术大学 2005
本文编号：3294071
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同回波数据示意图
11第二章研究区概况与数据获取2.1研究区概况研究区位于江苏省宿迁市泗洪县的陈圩林场（北纬33°15’，东经118°18’），属于中纬度半湿润气候区，四季分明，平均气温14.4℃，土地资源丰富，地势平坦。全场林业用地为9000亩，拥有亚洲面积最大、品种最多的美洲黑杨种质资源库，已收集保存了450份美洲黑杨种质材料、102个家系和104个初选无性系，包括95杨、3244杨，797杨、895杨等优良无性系，具有速生、通直、出材率高、抗逆性强等优点。研究区位置如图2-1所示。图2-1研究区位置图Fig2-1Locationmapofthestudyarea2.2样地分布研究区样地的杨树2007年春季栽植，所用苗为1年生带根苗。样地包含95、895、797共3种杨树无性系，以2种配置方式（方形配置与长方形配置）种植，每种配置方式分2种造林密度，其中方形配置为6m×6m、5m×5m，长方形配置为3m×8m、4.5m×8m。4种造林密度的杨树人工林分别种植在3个区组内，共36块样地。研究对36块样地均进行了地面激光扫描的工作，扫描分2次进行，第1次扫描时间为2017年3月，第2次扫描时间为2019年2月。不同区组设计的杨树样地配置如图2-2所示。
12图2-2不同造林密度的样地配置图Fig2-2Plotsofdifferentplantingdensities2.3数据获取2.3.1地面激光点云数据获取研究区样地点云数据的获取分别于2017年与2019年进行，扫描时杨树均为无叶状态，有利于获取不同密度的杨树树干完整点云。扫描工程以样地为单位（每年计36个工程）。研究选择了多回波的地面激光扫描仪，以多站扫描方式获取样地点云数据。两年采用的地面激光扫描仪设备型号均为RIEGLVZ-400i，其采用多回波技术，扫描速度能达到500000点/秒。仪器参数如表2-1所示。研究为了增加扫描样地中的标靶点数量和实现两期数据的单木一一对应，在每个样地东北方向上的第1株杨树固定反射片装置。研究设计的4种造林密度的站点布设方式如图2-3所示，每个站点之间的距离控制在10m，为了保证边缘立木树高的获取，所以在样地边缘外设计了了扫描站点。最终4个造林密度的样地扫描站点数量分别为30站、28站、28站、35
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析[J]. 蒋佳文,温小荣,顾海波,张峥男,刘方舟,张严利,孙圆. 南京林业大学学报(自然科学版). 2019(06)
[2]多回波点云数据解算单株木叶面积指数[J]. 黄星旻,孙圆,刘慧倩,刘方舟. 遥感学报. 2018(06)
[3]尾巨桉不同造林密度林分生长动态及林木分化特征[J]. 陈健波,周君元,李昌荣,唐庆兰. 广西林业科学. 2018(03)
[4]机载激光雷达森林垂直结构剖面参数的沿海平原人工林林分特征反演[J]. 刘浩,张峥男,曹林. 遥感学报. 2018(05)
[5]鞍山地区造林密度对林木生长的影响研究[J]. 栾宁. 林业科技通讯. 2019(12)
[6]造林密度对近熟期鹅掌楸生长和材质的影响[J]. 潘文婷,夏莘,夏良放,孙建军,武晓玉,余良富,厉月桥. 南京林业大学学报(自然科学版). 2018(05)
[7]地基激光雷达技术在森林调查中的应用研究进展[J]. 晏颖杰,范少辉,官凤英. 世界林业研究. 2018(04)
[8]激光雷达技术测树方法原理与应用[J]. 庄永健,冯仲科,李亚藏,杨立岩,张力,孙梦营. 林业资源管理. 2016(06)
[9]激光雷达森林参数反演研究进展[J]. 李增元,刘清旺,庞勇. 遥感学报. 2016(05)
[10]大数据给人文地理学带来的影响[J]. 甄峰. 地理教育. 2015(10)
博士论文
[1]中高分辨率遥感影像森林类型精细分类与森林资源变化监测技术研究[D]. 任冲.中国林业科学研究院 2016
[2]基于点云数据的树干干形测量[D]. 尤磊.中国林业科学研究院 2016
[3]全国立木生物量方程建模方法研究[D]. 曾伟生.中国林业科学研究院 2011
硕士论文
[1]机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究[D]. 张峥男.南京林业大学 2018
[2]基于地基激光数据的林木参数提取及建模分析[D]. 刘雪惠.南京林业大学 2018
[3]基于激光雷达的三维重建研究[D]. 蔡文娜.天津理工大学 2018
[4]基于地面激光扫描数据的树木参数提取研究[D]. 刘金鹏.中国林业科学研究院 2016
[5]森林植被观测装备研制与观测方法研究[D]. 邱梓轩.北京林业大学 2016
[6]基于TLS点云数据的林分调查因子测定及收获估计[D]. 梁子瑜.南京林业大学 2015
[7]福建柏人工林经济成熟的研究[D]. 李晨燕.福建农林大学 2007
[8]Cyra三维激光扫描系统在精准林业中的应用研究[D]. 范海英.辽宁工程技术大学 2005
本文编号：3294071
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