基于智能手机单目视觉的多株立木高度提取方法
发布时间:2022-02-13 05:45
【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而基于几何相似法获取智能手机相机图像的深度信息。在不同角度下拍摄标靶,进行深度提取模型的精度优化,进而确定信息提取的最优方位。同时,结合高精度陀螺仪获取相机俯视角,根据提取的深度信息和相机俯视角实现非接触条件下的多株立木高度测量。【结果】使用型号为MI 2S的小米智能手机为试验设备,在本方法中的立木高度测量模型具有良好的稳定性,并且试验中最高相对误差为2.45%,树高测量精度可达97.55%。【结论】基于智能手机单目视觉下的立木高度提取方法精确度高、操作简便,能够有效满足国家森林资源二类调查中对于树高测量精度的要求。
【文章来源】:北京林业大学学报. 2020,42(08)北大核心CSCD
【文章页数】:10 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法[J]. 王佳,张隆裕,吕春东,牛利伟. 农业机械学报. 2018(11)
[2]基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法[J]. 管昉立,徐爱俊. 浙江农林大学学报. 2018(05)
[3]基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法[J]. 杨婷婷,管昉立,徐爱俊. 南京林业大学学报(自然科学版). 2018(06)
[4]机载激光雷达森林资源调查系统的设计与试验[J]. 瞿帅,张晓丽,朱程浩,霍朗宁,刘会玲. 西北林学院学报. 2018(04)
[5]基于ArboLiDAR的林分自动分割研究与应用[J]. 张晓莉,赵鹏祥,高凌寒,高婷. 中南林业科技大学学报. 2017(11)
[6]融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法[J]. 沈鹏,汪长城,朱建军,高晗,付海强,解清华,王赛,何帅帅. 测绘学报. 2017(11)
[7]森林智能测绘记算器设计与试验[J]. 邱梓轩,冯仲科,蒋君志伟,范永祥. 农业机械学报. 2017(05)
[8]基于三维点云数据的苹果树冠层几何参数获取[J]. 郭彩玲,宗泽,张雪,刘刚. 农业工程学报. 2017(03)
[9]基于Android平台的测树系统研究与实现[J]. 周克瑜,汪云珍,李记,姜广宇,徐爱俊. 南京林业大学学报(自然科学版). 2016(04)
[10]基于地基激光雷达的亚热带森林单木胸径与树高提取[J]. 刘鲁霞,庞勇,李增元. 林业科学. 2016(02)
本文编号:3622748
【文章来源】:北京林业大学学报. 2020,42(08)北大核心CSCD
【文章页数】:10 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于地面激光雷达点云数据的树种识别方法[J]. 王佳,张隆裕,吕春东,牛利伟. 农业机械学报. 2018(11)
[2]基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法[J]. 管昉立,徐爱俊. 浙江农林大学学报. 2018(05)
[3]基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法[J]. 杨婷婷,管昉立,徐爱俊. 南京林业大学学报(自然科学版). 2018(06)
[4]机载激光雷达森林资源调查系统的设计与试验[J]. 瞿帅,张晓丽,朱程浩,霍朗宁,刘会玲. 西北林学院学报. 2018(04)
[5]基于ArboLiDAR的林分自动分割研究与应用[J]. 张晓莉,赵鹏祥,高凌寒,高婷. 中南林业科技大学学报. 2017(11)
[6]融合升降轨的极化干涉SAR三层模型植被高度反演方法[J]. 沈鹏,汪长城,朱建军,高晗,付海强,解清华,王赛,何帅帅. 测绘学报. 2017(11)
[7]森林智能测绘记算器设计与试验[J]. 邱梓轩,冯仲科,蒋君志伟,范永祥. 农业机械学报. 2017(05)
[8]基于三维点云数据的苹果树冠层几何参数获取[J]. 郭彩玲,宗泽,张雪,刘刚. 农业工程学报. 2017(03)
[9]基于Android平台的测树系统研究与实现[J]. 周克瑜,汪云珍,李记,姜广宇,徐爱俊. 南京林业大学学报(自然科学版). 2016(04)
[10]基于地基激光雷达的亚热带森林单木胸径与树高提取[J]. 刘鲁霞,庞勇,李增元. 林业科学. 2016(02)
本文编号:3622748
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