基于SFM算法的单木结构参数提取研究

发布时间：2021-12-24 03:05

　　针对传统森林资源调查方法获取单木结构参数效率低和成本高的问题,提出一种基于SFM算法的单木结构参数快速提取方法。以哈尔滨市城市林业示范基地树木为研究对象,利用SFM算法获得单木照片的三维点云,并利用点云数据处理软件对获得的点云数据进行单木结构参数提取,最后与实测参数进行对比分析。结果表明:1)分别利用SIFT算法、SURF算法以及ORB算法对相机校检后的树木照片进行特征点提取匹配,特征点正确匹配个数分别为23、145以及25,相应的耗时分别为18.56、16.04、1.58 s;2)利用SFM算法能获得树木照片的稀疏点云和稠密点云,平均每棵树木点云量为80万个;3)基于点云数据提取单木结构参数的胸径、树高及冠幅的平均绝对误差分别为1.79 cm、0.77 m及0.79 m;胸径、树高、冠幅的提取值与实测值相关系数均>0.94。 

【文章来源】：西北林学院学报. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

相机镜头模型示意

1号单木点云

以实测数据为横轴,提取的单木结构参数为纵轴,分别得到胸径、树高及冠幅的实测与提取值的散点图(图4)。从图4中可以看出,实测单木结构参数与基于SFM算法提取的单木结构参数具有较强的线性相关性,胸径、树高及冠幅的相关系数分别为0.96、0.94以及0.97。3 结论与讨论

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[2]基于特征点匹配的摄像机非线性标定算法研究[D]. 刘中河.哈尔滨理工大学 2013



本文编号：3549704