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基于地面三维激光扫描数据的林木参数提取方法研究

发布时间:2021-04-01 02:30
  森林作为陆地生态系统的主体,在缓解全球气候变化和维护区域生态方面发挥重要作用。掌握森林现状及其变化信息对于理解其在生态系统和人类活动中的作用具有重要意义。林木参数能够直观地反映森林现状及其生长状况,因此快速、准确地获取林木参数显得尤为重要。传统的林木参数获取方式主要依靠野外实地调查,工作量大、效率低且获取参数较为单一,给后续研究带来一定的局限。地面三维激光扫描技术能够快速地获取毫米级林木三维点云信息,在林木参数提取研究中具有较大优势。然而,在森林场景下,地面三维激光扫描系统获取的点云数据不仅数据量大且场景复杂,给数据处理及后续林木参数提取带来挑战。本文针对森林场景地面三维激光扫描数据处理的部分关键问题以及林木参数提取方法展开研究,为进一步提升地面三维激光扫描技术在林业中的应用提供新的思路及技术支持。本文主要研究工作及成果如下:(1)基于地面三维激光扫描数据密度信息和渐进策略,发展了适用于森林场景的地面滤波算法。森林场景地表覆盖及场景结构复杂,导致地面滤波算法的最优阈值获取困难,且近地表的非地面点与地面点的滤波精度不稳定。针对上述问题,本文基于地面三维激光扫描数据密度信息实现部分复杂且关... 

【文章来源】: 周珺婕 电子科技大学

【文章页数】:129 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于地面三维激光扫描数据的林木参数提取方法研究


圆拟合算法原理示意图

增长量,胸径,样地,外源


电子科技大学博士学位论文90图6-15各样地的胸径增长量。样地名字的命名规则如下:“M”表示成林样地,“Y”表示中林样地;“CK”表示没有施加外源氮的样地,“N50”表示每公顷施加50kg外源氮的样地图6-16各样地树高的增长量对于没有添加外源氮的落叶松中林样地,胸径的平均增长量为0.66cm,树高的平均增长量为0.42m;添加外源氮肥的落叶松中林样地,胸径平均增长量为0.81cm,树高的平均增长量为0.54m。没有添加外源氮的落叶松成林样地,胸径和树高的平均增长量分别为0.35cm和0.34m;添加外源的落叶松成林样地,胸径和树高的平均增长量分别为0.49cm和0.4m。结果表明,添加外源氮对落叶松中林和成林中树木的生长均具有促进作用。然而,对于林龄林龄相同,且氮肥添加量一致

增长量,树高,样地,外源


电子科技大学博士学位论文90图6-15各样地的胸径增长量。样地名字的命名规则如下:“M”表示成林样地,“Y”表示中林样地;“CK”表示没有施加外源氮的样地,“N50”表示每公顷施加50kg外源氮的样地图6-16各样地树高的增长量对于没有添加外源氮的落叶松中林样地,胸径的平均增长量为0.66cm,树高的平均增长量为0.42m;添加外源氮肥的落叶松中林样地,胸径平均增长量为0.81cm,树高的平均增长量为0.54m。没有添加外源氮的落叶松成林样地,胸径和树高的平均增长量分别为0.35cm和0.34m;添加外源的落叶松成林样地,胸径和树高的平均增长量分别为0.49cm和0.4m。结果表明,添加外源氮对落叶松中林和成林中树木的生长均具有促进作用。然而,对于林龄林龄相同,且氮肥添加量一致

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地面激光雷达点云数据的森林树高、胸径自动提取与三维重建[J]. 骆钰波,黄洪宇,唐丽玉,陈崇成,张浩.  遥感技术与应用. 2019(02)
[2]鸡公山落叶阔叶林藤本植物寄主选择与分布规律[J]. 琚煜熙,尚晴,王忠伟,刘彦春.  生态与农村环境学报. 2019(02)
[3]地面三维激光扫描树冠体积计算[J]. 王洪蜀.  计算机与数字工程. 2018(09)
[4]基于LiDAR数据的布料模拟滤波算法的适用性分析[J]. 张昌赛,刘正军,杨树文,左志权.  激光技术. 2018(03)
[5]国内外林业遥感应用研究概况与展望[J]. 吴楠,李增元,廖声熙,庞勇,徐斌.  世界林业研究. 2017(06)
[6]河北塞罕坝樟子松人工林生长及碳储量的变化[J]. 邢娟,郑成洋,冯婵莹,曾发旭.  植物生态学报. 2017(08)
[7]塞罕坝华北落叶松人工林断面积预测模型[J]. 王冬至,张冬燕,张志东,黄选瑞.  北京林业大学学报. 2017(07)
[8]基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法[J]. 王祺,胡洪,吴艳兰,许邦鑫,王浩,薛兴盛.  安徽农业大学学报. 2017(02)
[9]鸡公山麻栎林和水杉林不同凋落物处理下土壤呼吸对降雨强度的响应[J]. 胡梦君,王佳丽,尚晴,刘银占.  生态与农村环境学报. 2017(02)
[10]基于单站地面激光雷达数据的自适应胸径估计方法[J]. 步国超,汪沛.  激光与光电子学进展. 2016(08)

博士论文
[1]森林地上生物量极化干涉SAR反演方法研究[D]. 廖展芒.电子科技大学 2019
[2]基于激光雷达数据的森林冠层参数反演方法研究[D]. 聂胜.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2017

硕士论文
[1]塞罕坝林场研究(1962-2017)[D]. 高海南.河北师范大学 2019
[2]基于语义分割的单木三维重建与参数提取[D]. 魏洪强.电子科技大学 2019



本文编号:3112524

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