基于点云数据的毛竹笋蓄积量-生物量模型研究
发布时间：2021-12-18 23:45
毛竹笋生长与毛竹产量及固碳能力有密切的关系,研究毛竹笋蓄积量与生物量之间的关系,探讨毛竹笋生物量变化规律,有利于了解毛竹笋的生长特性。利用地面LiDAR技术获取毛竹笋三维点云数据,进而构建毛竹笋三维模型,并计算其体积,尝试建立毛竹笋蓄积量转换为生物量的数学模型。试验结果表明:对于利用毛竹笋三维模型计算的体积与利用Simalian公式计算的体积,两者相关性高;通过样本检验发现,毛竹笋蓄积量与生物量的转换模型精度达到84.24%。以上研究表明,地面LiDAR可以为毛竹笋生物量的快速测算提供体积参数。
【文章来源】：激光与光电子学进展. 2020,57(21)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
扫描区域局部图。（a）区域1;(b）区域2
三维激光扫描系统主要由扫描装置、内置计算机以及电源供应系统组成，采用非接触式激光测量，利用激光测距原理，记录被测物体表面密集的点的三维坐标（X,Y,Z）和反射率等信息，点云三维建模后可获得目标物体的长度、面积和体积等几何信息。毛竹笋抽枝展叶前的结构相对简单，易于获取其完整的三维激光点云数据，没有枝叶的干扰，便于建立其真实的三维模型。将样本三维点云数据导入Cyclone软件，利用Cyclone软件对样本点云数据进行预处理，分割并导出毛竹笋点云数据，如图2所示。利用三维点云数据计算体积的常用方法大致有四类：模型重建法[23]、凸包算法[24]、投影法[25]和切片法[26]。其中，模型重建法先利用点云数据建立不规则三角网，再通过构建物理模型计算体积，该算法受点云密度和不规则三角网格数量的影响，需要对产生的孔洞进行修补。凸包算法先用凸包模型模拟不规则物体，再把模型切片并累加计算体积，该算法适用于凸体模型，非凸体模型的体积计算精度较低。投影法利用三角形剖分点云数据进行投影，构建关于投影点与对应点的五面体，通过累加五面体来计算体积，但该算法容易产生孔洞。切片法沿某一坐标轴线进行切片，计算切片上下表面的面积，之后沿平行于该坐标轴的方向重复切片，累加计算总体积，该算法受切片厚度的影响，体积计算精度与效率成反比。
本试验将单株毛竹笋的点云数据导入Geomagic Studio 2012软件中，由于点云数据庞杂且存在噪声点，采用减少噪声、统一采样和删除体外孤点等功能；选择“封装”模块生成曲面模型（由许多细小的三角面片组成）；为得到符合毛竹笋曲面特征的模型，选择“松弛”模块，通过目视解译，调节平滑级别为4、强度为1和曲率优先为1；封装后生成的曲面模型存在破损漏洞，选择多边形选项中基于曲率的“填充单个孔”功能，逐一修补漏洞，形成完整的毛竹笋三维模型，如图3所示；构建毛竹笋三维模型的闭合体后，选择分析选项中的“体积计算”功能计算体积。3 点云模型测算毛竹笋蓄积量的精度分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]点云体素细化生成树木骨架的方法[J]. 栗荣豪,陈益楠,甘小正,张青,汪沛. 激光与光电子学进展. 2019(19)
[2]基于激光雷达点云数据的树种分类[J]. 陈向宇,云挺,薛联凤,刘应安. 激光与光电子学进展. 2019(12)
[3]基于三维激光点云的城市绿化树种材积及树干碳储量无损精确测算[J]. 徐诗宇,施拥军,冯晟斐. 浙江农林大学学报. 2018(06)
[4]利用激光点云数据的多方法求取体积的对比试验[J]. 谢宏全,陈艳红,曹朔,卢霞. 测绘通报. 2018(11)
[5]三维点云场景数据获取及其场景理解关键技术综述[J]. 李勇,佟国峰,杨景超,张立强,彭浩,高华帅. 激光与光电子学进展. 2019(04)
[6]基于从运动中恢复结构的三维点云孔洞修补算法研究[J]. 曾露露,盖绍彦,达飞鹏,黄源. 光学学报. 2018(06)
[7]从三维激光点云中快速统计树木信息的方法[J]. 肖杨,胡少兴,肖深,张爱武. 中国激光. 2018(05)
[8]基于激光回波强度判别毛竹年龄[J]. 蔡越,徐文兵,梁丹,邓愫愫,李翀. 中国激光. 2018(01)
[9]三维激光扫描技术在船舶排水量计量中的应用[J]. 张吉星,程效军,程小龙. 中国激光. 2016(12)
[10]采空区三角形投影体积算法及其应用[J]. 王婷玉,罗周全,黄俊杰,秦亚光. 中国地质灾害与防治学报. 2016(02)
博士论文
[1]森林生物量建模与精度分析[D]. 王仲锋.北京林业大学 2006
硕士论文
[1]基于地面LiDAR的单株毛竹地上生物量测算方法研究[D]. 蔡越.浙江农林大学 2018
本文编号：3543379
【文章来源】：激光与光电子学进展. 2020,57(21)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
扫描区域局部图。（a）区域1;(b）区域2
三维激光扫描系统主要由扫描装置、内置计算机以及电源供应系统组成，采用非接触式激光测量，利用激光测距原理，记录被测物体表面密集的点的三维坐标（X,Y,Z）和反射率等信息，点云三维建模后可获得目标物体的长度、面积和体积等几何信息。毛竹笋抽枝展叶前的结构相对简单，易于获取其完整的三维激光点云数据，没有枝叶的干扰，便于建立其真实的三维模型。将样本三维点云数据导入Cyclone软件，利用Cyclone软件对样本点云数据进行预处理，分割并导出毛竹笋点云数据，如图2所示。利用三维点云数据计算体积的常用方法大致有四类：模型重建法[23]、凸包算法[24]、投影法[25]和切片法[26]。其中，模型重建法先利用点云数据建立不规则三角网，再通过构建物理模型计算体积，该算法受点云密度和不规则三角网格数量的影响，需要对产生的孔洞进行修补。凸包算法先用凸包模型模拟不规则物体，再把模型切片并累加计算体积，该算法适用于凸体模型，非凸体模型的体积计算精度较低。投影法利用三角形剖分点云数据进行投影，构建关于投影点与对应点的五面体，通过累加五面体来计算体积，但该算法容易产生孔洞。切片法沿某一坐标轴线进行切片，计算切片上下表面的面积，之后沿平行于该坐标轴的方向重复切片，累加计算总体积，该算法受切片厚度的影响，体积计算精度与效率成反比。
本试验将单株毛竹笋的点云数据导入Geomagic Studio 2012软件中，由于点云数据庞杂且存在噪声点，采用减少噪声、统一采样和删除体外孤点等功能；选择“封装”模块生成曲面模型（由许多细小的三角面片组成）；为得到符合毛竹笋曲面特征的模型，选择“松弛”模块，通过目视解译，调节平滑级别为4、强度为1和曲率优先为1；封装后生成的曲面模型存在破损漏洞，选择多边形选项中基于曲率的“填充单个孔”功能，逐一修补漏洞，形成完整的毛竹笋三维模型，如图3所示；构建毛竹笋三维模型的闭合体后，选择分析选项中的“体积计算”功能计算体积。3 点云模型测算毛竹笋蓄积量的精度分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]点云体素细化生成树木骨架的方法[J]. 栗荣豪,陈益楠,甘小正,张青,汪沛. 激光与光电子学进展. 2019(19)
[2]基于激光雷达点云数据的树种分类[J]. 陈向宇,云挺,薛联凤,刘应安. 激光与光电子学进展. 2019(12)
[3]基于三维激光点云的城市绿化树种材积及树干碳储量无损精确测算[J]. 徐诗宇,施拥军,冯晟斐. 浙江农林大学学报. 2018(06)
[4]利用激光点云数据的多方法求取体积的对比试验[J]. 谢宏全,陈艳红,曹朔,卢霞. 测绘通报. 2018(11)
[5]三维点云场景数据获取及其场景理解关键技术综述[J]. 李勇,佟国峰,杨景超,张立强,彭浩,高华帅. 激光与光电子学进展. 2019(04)
[6]基于从运动中恢复结构的三维点云孔洞修补算法研究[J]. 曾露露,盖绍彦,达飞鹏,黄源. 光学学报. 2018(06)
[7]从三维激光点云中快速统计树木信息的方法[J]. 肖杨,胡少兴,肖深,张爱武. 中国激光. 2018(05)
[8]基于激光回波强度判别毛竹年龄[J]. 蔡越,徐文兵,梁丹,邓愫愫,李翀. 中国激光. 2018(01)
[9]三维激光扫描技术在船舶排水量计量中的应用[J]. 张吉星,程效军,程小龙. 中国激光. 2016(12)
[10]采空区三角形投影体积算法及其应用[J]. 王婷玉,罗周全,黄俊杰,秦亚光. 中国地质灾害与防治学报. 2016(02)
博士论文
[1]森林生物量建模与精度分析[D]. 王仲锋.北京林业大学 2006
硕士论文
[1]基于地面LiDAR的单株毛竹地上生物量测算方法研究[D]. 蔡越.浙江农林大学 2018
本文编号：3543379
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