基于UAV高分影像的林木冠幅提取与蓄积量估测研究
发布时间：2021-10-21 09:17
本研究以江苏省东台市东台林场为研究区,借助无人机高分影像,以及地面调查数据,首先通过基于面向对象的技术进行林木冠幅分割与林木株数提取;其次建立冠幅、年龄、胸径等因子的回归模型,以及利用直径分布模型,进行林分蓄积量估测;最后对不同蓄积量估测方法进行比较分析。主要结论如下:1.利用多尺度分割、面向对象分类技术对无人机高分影像进行林木冠幅提取,取得了较好的提取效果。研究区内杨树冠幅的最佳分割尺度为820,紧致度和形状因子为01,亮度特征、相邻性指数、形状指数三个指标适合用于林木冠幅的提取,且最优的影像范围大小为样地尺度。将实测林木冠幅与影像提取冠幅进行精度对比,结果无明显差异。2.建立杨树实测胸径与影像提取平均冠幅的回归模型,其模型R2为0.75。以冠幅模型计算的蓄积量作为辅助因子,实测蓄积量为主因子进行杨树蓄积量双重回归估计,其双重回归估计方程R2为0.87,计算得到研究区杨树蓄积量为97113.69m3,其估计区间为94910.86103441.14m3,估计精度为95.70%。3.通过年龄因子,利用林分年龄与林分平均胸径...
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 国内外研究概况
1.3.1 冠幅提取国内外研究概况
1.3.2 森林蓄积量估测国内外研究概况
1.4 研究内容与研究方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.4.3 技术路线
第二章 研究区概况及数据来源
2.1 研究区概况
2.1.1 地理位置
2.1.2 地形与土壤
2.1.3 气候状况
2.1.4 植被状况
2.2 数据来源
2.2.1 无人机高分影像数据
2.2.2 二类调查矢量数据
2.2.3 地面调查数据
第三章 杨树冠幅分割与提取
3.1 数据准备
3.2 高分影像多尺度分割
3.3 林木冠幅提取
3.4 研究结果及分析
3.4.1 分割参数的确定
3.4.2 冠幅提取
3.4.3 影像范围大小与冠幅提取精度分析
3.5 本章小结
第四章 回归模型估测森林蓄积量
4.1 数据准备
4.2 双重回归估计法估测蓄积量
4.2.1 胸径冠幅模型构建与精度验证
4.2.2 样地蓄积量计算及双重回归估计相关性分析
4.2.3 蓄积量双重回归估计及精度分析
4.3 基于年龄胸径模型的森林蓄积量估测
4.3.1 年龄-胸径模型估测森林蓄积量
4.3.2 二元胸径模型估测森林蓄积量
4.4 本章小结
第五章 基于直径分布模型的森林蓄积量估测
5.1 数据准备
5.2 直径分布模型
5.2.1 Weibull分布
5.2.2 正态分布
5.2.3 Logistic分布
5.3 直径分布特征
5.4 直径分布模型拟合及检验
5.5 研究区杨树直径分布情况
5.6 利用直径分布模型估测森林蓄积量
5.7 小班统计蓄积量
5.8 不同方法估测蓄积量对比分析
5.9 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论与讨论
6.2 不足与展望
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]轻小型无人机航摄技术现状及发展趋势[J]. 毕凯,李英成,丁晓波,刘飞. 测绘通报. 2015(03)
[2]不同林龄杉木胸径树高与冠幅的通径分析[J]. 卢妮妮,王新杰,张鹏,高志雄,郭琦,陈阳,李海萍. 东北林业大学学报. 2015(04)
[3]福寿林场杉木人工林不同林龄直径结构研究[J]. 周永奇,李际平,曹小玉. 中南林业科技大学学报. 2014(07)
[4]广西江南油杉人工林冠幅与胸径相关性研究及应用[J]. 王勇,蒋燚,黄荣林,刘菲,何应会. 广东农业科学. 2014(06)
[5]近10年江苏宿迁森林蓄积量变化的定量遥感监测[J]. 王妮,彭世揆,刘斌,郑刚. 南京林业大学学报(自然科学版). 2013(05)
[6]面向对象的玛纳斯河流域TM影像分类技术研究[J]. 郭鹏,徐丽萍,王玲,刘琳,张正勇,常存. 水土保持研究. 2013(03)
[7]基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究[J]. 许炜敏,陈友飞,陈明华,郑丽丹,张清林. 福建林学院学报. 2012(04)
[8]基于PCA与SPOT-5的森林碳储量估测[J]. 涂云燕,彭道黎. 中南林业科技大学学报. 2012(06)
[9]基于Quickbird影像的额济纳胡杨林树冠提取[J]. 施敏燕,郭春蕾,杨小婷,黄华国. 科技创新导报. 2011(05)
[10]浅谈遥感在我国林业中的应用[J]. 王大勇,刘红润. 林业科技情报. 2010(03)
博士论文
[1]基于多源遥感数据的森林蓄积量估测方法研究[D]. 杨永恬.中国林业科学研究院 2010
[2]高空间分辨率遥感影像单株立木识别与树冠分割算法研究[D]. 邓广.中国林业科学研究院 2009
硕士论文
[1]林分直径分布及空间结构研究[D]. 刘菊卉.南京林业大学 2016
[2]济南市森林蓄积量遥感监测研究[D]. 刘天龙.山东师范大学 2015
[3]利用固定样地研制马尾松单木和林分生长率模型[D]. 蒋丽秀.南京林业大学 2014
[4]基于高分辨率遥感数据单木树冠提取研究[D]. 崔少伟.东北林业大学 2011
[5]高分辨率遥感影像分割及地物轮廓提取方法研究[D]. 沈伟.北京交通大学 2008
[6]四川巨桉短周期工业原料人工林生长规律研究及经营数表编制[D]. 黄从德.四川农业大学 2003
本文编号：3448690
【文章来源】：南京林业大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 国内外研究概况
1.3.1 冠幅提取国内外研究概况
1.3.2 森林蓄积量估测国内外研究概况
1.4 研究内容与研究方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.4.3 技术路线
第二章 研究区概况及数据来源
2.1 研究区概况
2.1.1 地理位置
2.1.2 地形与土壤
2.1.3 气候状况
2.1.4 植被状况
2.2 数据来源
2.2.1 无人机高分影像数据
2.2.2 二类调查矢量数据
2.2.3 地面调查数据
第三章 杨树冠幅分割与提取
3.1 数据准备
3.2 高分影像多尺度分割
3.3 林木冠幅提取
3.4 研究结果及分析
3.4.1 分割参数的确定
3.4.2 冠幅提取
3.4.3 影像范围大小与冠幅提取精度分析
3.5 本章小结
第四章 回归模型估测森林蓄积量
4.1 数据准备
4.2 双重回归估计法估测蓄积量
4.2.1 胸径冠幅模型构建与精度验证
4.2.2 样地蓄积量计算及双重回归估计相关性分析
4.2.3 蓄积量双重回归估计及精度分析
4.3 基于年龄胸径模型的森林蓄积量估测
4.3.1 年龄-胸径模型估测森林蓄积量
4.3.2 二元胸径模型估测森林蓄积量
4.4 本章小结
第五章 基于直径分布模型的森林蓄积量估测
5.1 数据准备
5.2 直径分布模型
5.2.1 Weibull分布
5.2.2 正态分布
5.2.3 Logistic分布
5.3 直径分布特征
5.4 直径分布模型拟合及检验
5.5 研究区杨树直径分布情况
5.6 利用直径分布模型估测森林蓄积量
5.7 小班统计蓄积量
5.8 不同方法估测蓄积量对比分析
5.9 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论与讨论
6.2 不足与展望
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]轻小型无人机航摄技术现状及发展趋势[J]. 毕凯,李英成,丁晓波,刘飞. 测绘通报. 2015(03)
[2]不同林龄杉木胸径树高与冠幅的通径分析[J]. 卢妮妮,王新杰,张鹏,高志雄,郭琦,陈阳,李海萍. 东北林业大学学报. 2015(04)
[3]福寿林场杉木人工林不同林龄直径结构研究[J]. 周永奇,李际平,曹小玉. 中南林业科技大学学报. 2014(07)
[4]广西江南油杉人工林冠幅与胸径相关性研究及应用[J]. 王勇,蒋燚,黄荣林,刘菲,何应会. 广东农业科学. 2014(06)
[5]近10年江苏宿迁森林蓄积量变化的定量遥感监测[J]. 王妮,彭世揆,刘斌,郑刚. 南京林业大学学报(自然科学版). 2013(05)
[6]面向对象的玛纳斯河流域TM影像分类技术研究[J]. 郭鹏,徐丽萍,王玲,刘琳,张正勇,常存. 水土保持研究. 2013(03)
[7]基于BP神经网络的杉木林蓄积量估测研究[J]. 许炜敏,陈友飞,陈明华,郑丽丹,张清林. 福建林学院学报. 2012(04)
[8]基于PCA与SPOT-5的森林碳储量估测[J]. 涂云燕,彭道黎. 中南林业科技大学学报. 2012(06)
[9]基于Quickbird影像的额济纳胡杨林树冠提取[J]. 施敏燕,郭春蕾,杨小婷,黄华国. 科技创新导报. 2011(05)
[10]浅谈遥感在我国林业中的应用[J]. 王大勇,刘红润. 林业科技情报. 2010(03)
博士论文
[1]基于多源遥感数据的森林蓄积量估测方法研究[D]. 杨永恬.中国林业科学研究院 2010
[2]高空间分辨率遥感影像单株立木识别与树冠分割算法研究[D]. 邓广.中国林业科学研究院 2009
硕士论文
[1]林分直径分布及空间结构研究[D]. 刘菊卉.南京林业大学 2016
[2]济南市森林蓄积量遥感监测研究[D]. 刘天龙.山东师范大学 2015
[3]利用固定样地研制马尾松单木和林分生长率模型[D]. 蒋丽秀.南京林业大学 2014
[4]基于高分辨率遥感数据单木树冠提取研究[D]. 崔少伟.东北林业大学 2011
[5]高分辨率遥感影像分割及地物轮廓提取方法研究[D]. 沈伟.北京交通大学 2008
[6]四川巨桉短周期工业原料人工林生长规律研究及经营数表编制[D]. 黄从德.四川农业大学 2003
本文编号：3448690
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