基于改进的Unet模型的杨梅树冠的识别研究

针对Uent语义分割方法在航拍影像中提取树冠时出现的精度不高、识别效果不佳等问题,文章提出了一种基于CBAM注意力机制、DySample上采样模块和HWD下采样模块的改进方法。使用VGG 16作为主干特征提取网络,在进行下采样时,使用CBAM注意力机制对主干特征提取网络最后两个特征层提取的图像进行特征加强。同时,使用DySample上采样器对主干特征提取网络最后两个特征层提取的图像进行上采样,使用HWD下采样器对二者融合后的特征层进行下采样,提取更加精细和丰富的特征。实验结果表明,改进的Unet模型在杨梅树冠数据集识别上的准确率、平均像素精度、平均交并比分别为94.35%、92.03%、85.49%,优于原始模型及对比模型。

降香黄檀中幼林树冠生物量研究

研究降香黄檀(Dalbergia odorifera T.Chen)人工林树冠生物量的分布特征,可以为合理的评估林分生物量和调整树冠结构提供理论依据。本研究以海南东方市林龄为10~12 a的降香黄檀人工林为研究对象,设置2种不同立地条件样地(S_(1)和S_(2)),对4.5 m以上样木截冠处理,采用分层切割法和全量称重法获取树冠层各器官生物量,建立各器官最优生物量拟合方程。结果表明:(1)冠层各器官中生物量大小顺序为裸枝>枝皮>叶片;裸枝、枝皮和冠层总生物量为S_(1)>S_(2),叶片生物量则为S_(1)<S_(2)。(2)随着冠层层次的增高,S_(1)和S_(2)裸枝和枝皮生物量均呈波浪形变化,其中S_(1)表现为先增加再下降,而S_(2)则与之相反;叶片生物量整体呈先上升再下降的趋势,其中S_(1)集中分布在树冠中上层,S_(2)主要分布在下层。S_(1)较S_(2)树冠上层生长竞争更激烈,已出现冠层严重的自然稀疏,叶生物量逐渐由下层转移至中上层。(3)生物量最优拟合模型为幂函数形式,分别为树冠总生物量[y=3.904(D^(2)H)^(1.247)]、冠裸枝[y=1.901(D2H)^(1.28)]、冠枝皮[y=0.734(D2H)^(1.276)]、叶片(y=3.86D^(2.791))。

树冠位置对香樟叶形态性状和异速生长关系的影响

为深入了解树冠位置对植物叶形态性状的影响,在常绿乔木香樟树冠上下2层和东南西北4个方位开展调查取样,系统分析了不同树冠位置间叶形态性状(叶长、叶宽、叶厚、叶柄长、叶柄直径和叶形指数)及其异速生长关系的差异性。结果表明,叶形态性状在不同树冠方位间均差异显著,但上下2层变化趋势不完全一致。在树冠上层,除叶形指数和叶炳长外,其余4个性状均表现为东侧最大。在树冠下层,除叶形指数外,其余5个性状指标均表现为东侧最小。在同一方位上,叶形态性状在上下2层间也存在一定差异,其中叶形指数多为下层高于上层,而其他形态性状多呈相反趋势。此外,树冠层次和方位的交互作用对叶片长、叶片厚、叶柄长和叶柄直径有显著影响。各层次和各方位叶形态性状间多为异速生长关系(即异速生长指数不等于1),且多无显著差异。在所有树冠层次和树冠方位,叶宽与叶厚、叶宽与叶炳长、叶长与叶厚及叶长与叶柄长之间均呈异速生长关系。可见,树冠位置对香樟叶形态性状的影响较大,但形态性状间的异速生长关系相对稳定,这是香樟叶形态性状表型可塑性和内在关系稳定性的重要体现。

基于哑变量的不同气候条件下红松树冠外部轮廓模拟研究

以辽宁清原满族自治县大边沟林场及黑龙江桦南县孟家岗红松人工林为研究对象,分别在两个气候区各选取39株和24株样木进行枝条解析,测量所有样木的所有枝条的枝长、弦长、基径、着枝深度等枝条属性因子;利用R语言构建基于哑变量的2个气候区红松树冠轮廓模型,分析林木因子对树冠轮廓的影响,比较2个气候区红松树冠轮廓的差异。结果表明:在幂函数、分段抛物线方程、修正Kozak方程中,幂函数拟合树冠外部轮廓的效果较好,选其作为树冠外部轮廓基础模型;当固定其他变量时,树冠外部轮廓半径随着胸径和冠长率的增大而增大,随着高径比的增大而减小,且CR对树冠半径的影响最小,HD其次,DBH最大;气候区的差异对小树影响最大、中等树木次之、大树最小;优势木树冠半径>平均木树冠半径>劣势木树冠半径。本研究构建的树冠外部轮廓哑变量模型具有良好的拟合优度,能够合理地模拟及预测2个地区的红松树冠外部轮廓。

三种梨简化棚架栽培树形树冠与产量形成差异比较分析

以梨双臂顺行式树形为对照,对单干单主枝、双干双主枝2种改进型简化棚架栽培树形早期树冠与产量形成进行多年跟踪调查分析.结果表明,与梨双臂顺行式树形相比,单干单主枝、双干双主枝2种树形主干增粗较慢、主枝增长较快,差异达显著或极显著水平;大、中、小型3类结果枝组数量峰值分别出现于定植后第5年、第3年、第3年,均提早1年以上;定植当年至定植后第5年形成花芽数量更多,差异达显著或极显著水平;定植后第2至第6年单位面积累计产量分别增加3009.93、2830.18kg/667m^(2),累计纯收益分别增加23429.44元/667m^(2)与21991.44元/667 m^(2),加快树冠形成与缩短进入盛产期和回收建园成本时间的作用显著.

基于移动多线激光雷达扫描的树冠叶面积估计方法

移动单线激光雷达(Laser detection and ranging,LiDAR)扫描(Mobile single-layer LiDAR scanning,MSLS)树冠叶面积估计方法使用单一视角的单线激光雷达采集树冠点云数据,获取的冠层信息不够全面,限制了树冠叶面积估计精度。本文提出一种基于移动多线LiDAR扫描(Mobile multi-layer LiDAR scanning,MMLS)的树冠叶面积估计方法,使用多线LiDAR从多个视角采集树冠点云数据,提升树冠叶面积估计精度。首先,将多线LiDAR采集的点云数据变换到世界坐标系下,通过感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取出树冠点云。然后,提出一种MMLS树冠点云融合方法,逐个融合单个激光器采集的树冠点云,设置距离阈值删除重复点,添加新点。最后,构建MMLS空间分辨率网格,建立基于树冠网格面积的树冠叶面积估计模型。实验使用VLP-16型多线LiDAR传感器搭建MMLS系统,设置1、1.5 m 2个测量距离和间隔45°的8个测量角度对6个具有不同冠层密度的树冠进行数据采集,共得到96个树冠样本。采用本文方法,树冠叶面积线性估计模型的均方根误差(Root mean squared error,RMSE)为0.1041 m^(2),比MSLS模型降低0.0578 m^(2),决定系数R^(2)为0.9526,比MSLS模型提高0.0675。实验结果表明,本文方法通过多线LiDAR多视角树冠点云数据采集、MMLS树冠点云融合和空间分辨率网格构建,有效提升了树冠叶面积估计精度。

大横枝杉干形与树冠形态性状的相关分析

为揭示大横枝杉(Cunninghamia lanceolata)干形与主要树冠形态性状的变异规律及相关性,从而达到提高大横枝杉利用效率的目标。本文从大横枝杉干形、树冠形态(冠幅、冠长、冠长率、冠形率)等方面对大横枝杉开展了生长性状的相关性研究。经过相关性、多元线性回归和通径分析,结果表明:各参试性状间具有一定程度的相关性,干形与冠幅、冠长率和冠形率均呈显著相关。最优回归方程为Y=0.497-0.008X1+0.001X3+0.001X4,数据符合正态分布,可通过冠幅、冠长率和冠形率等指标快速预估大径材干形,为大横枝杉科学、快速预测提供科学依据。

基于树冠重叠面积的天然混交林林木竞争指数

构建基于树冠重叠面积和林木混交关系的竞争指数,探究天然混交林林分及主要树种竞争的表达方法,并以甘肃省小陇山林区锐齿槲栎天然混交林为研究对象,采用胸径、树高、冠幅、距离等信息的2期调查数据,对新构建的基于树冠重叠面积的天然混交林林木竞争(CIM)指数进行验证,并选取Spearman系数,对CIM竞争指数和传统竞争指数进行相关性分析。结果表明,采用树冠投影重叠和考虑树高关系确定竞争木的方法能有效避免竞争木多选或漏选;CIM1、CIM2、CIM3能够表达出混交林竞争压力变化,表现出竞争压力越大林木蓄积生长量越小的趋势,将树种混交因子引入竞争指数能够提高蓄积生长量与竞争指数的相关性,更加客观的描述林分中竞争状况。竞争指数与蓄积生长量相关性由大到小排序为CIM2>CIM3>CIM1>Bella竞争指数(CIO)>简单竞争指数(CI)>CIO_(2)>CIO1,表明竞争指数CIM2对混交林竞争表达更具参考意义。林分中主要树种锐齿槲栎由于相邻木中同树种相邻木增加,导致竞争压力增大。天然混交林中树种组成复杂多样,林木分布不均匀,在竞争指数中引入树种混交因子能够较为真实的反映林木竞争状况。

不同林分密度降香人工林生长量与树冠层因子的关系

为给降香(Dalbergia odorifera)人工林经营措施优化提供理论依据,以降香人工林为研究对象,采用相关性分析法和通径分析法研究生长量与树冠层因子的关系。结果表明,随林分密度增大,降香人工林的胸径、冠幅和树冠体积均减小,树高和冠长率均呈先升后降的趋势,冠形率增大。相关性分析结果表明,不同林分密度降香人工林生长量和树冠层因子大多呈显著或极显著相关性。通径分析结果表明,冠幅、冠形率和冠长率对树高和胸径的直接影响和间接影响均较复杂,冠幅对胸径和树高的影响均较大。

基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101残差网络二者间选取最优。其次,引入迁移学习与Mask RCNN一起训练,联合迁移学习的导向作用降低训练时间,提高训练精度。【结果】Mask R-CNN模型的总体精度为93.59%,用户精度为65.46%,F1分数为76.05%,平均精度均值为0.31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升29.53%,F1分数提升19.63%,平均精度均值提升0.21;分别以ResNet50和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中,ResNet50+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.94%、95.57%、96.17%、0.54,ResNet101+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.20%、94.41%、95.19%、0.49;其中载入迁移学习的ResNet50+Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为0.87、0.84、0.93和0.83。【结论】本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果,为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。

基于激光雷达自适应聚类半径的树冠检测研究

为解决丘陵山地果园条件下激光雷达检测过程中面对多尺寸、多距离条件下出现的目标物体漏检、误检等欠分割和过分割问题,提出一种基于激光雷达的自适应目标聚类半径目标物体检测方法。首先,在使用激光雷达感知到周围环境的三维点云后,去除地面点云并且使用体素滤波进行降采样的预处理,在减少数据量的同时去除点云中的噪声点。其次,建立K-d tree模型进行最近邻搜索,以加速欧式聚类的进程,通过自适应确定每颗树冠的聚类半径,使欧式聚类能够得到更好的聚类效果。最后为验证算法准确性和实用性,基于果园履带车平台,采用32线激光雷达对所提算法进行实车测试。结果表明:在丘陵山地果园中该算法可准确聚类果树树冠点云,且实地目标正检率为94.41%。

设施葡萄大树冠“T”形棚架关键栽培技术

在北方地区鲜食葡萄设施促成和避雨栽培中,采用大树冠“T”形棚架栽培技术取得了良好的效果。本文主要总结了该栽培模式中的架式及树形,以及土壤、水肥及花果管理、病虫害防治等关键技术措施。该技术具有降低成本、提质增效、便于机械化和标准化管理的优点,可为生产提供行之有效的技术指导,促进葡萄产业的发展。

四川盆周西缘天台山退化天然阔叶林主要乔木树种单木树冠特征

对地处四川盆周西缘山地的彭州市林场天台山林区的退化天然阔叶林中的红桦、房县槭、卵叶槭、野樱桃、稠李、灯台、椴树、五角枫和花楸等主9种主要乔木树种进行了树冠调查,并选择其平均木进行树干和枝解析,测定各单木树冠特征,包括全树高、平均冠幅、冠长、冠长率、一级枝数、二级枝条数、一级枝条着生密度、一级枝条年生长数、树冠曲线、树冠体积(大小)、树冠密度等。通过SPSS拟合其树冠曲线,利用V=∫baπf2(h)d(h)求得树冠体积,定义并计算了9个树种的树冠密度(枝密度)。研究结果表明:(1)阔叶树树冠曲线表现出稳定的抛物线特征;(2)各阔叶树树冠体积变化较大,符合其各自生物学特征;(3)阔叶树枝密度能反映其树冠生长状态,可作为树冠特征指标使用。

基于无人机可见光影像的人工林单木树冠提取研究

以人工林区的无人机可见光影像为基础构建冠层高度模型(canopy height model,CHM),以此作为提取单木树冠的基础数据,避免数字正射影像(digital orthophoto map,DOM)中存在的树冠阴影、光照不均、树冠与草地颜色相似等问题对单木树冠提取的影响,采用标记控制的分水岭算法从CHM中提取单木树冠.首先,采用Otsu算法对CHM中的树冠与非树冠进行分离,利用形态学图像细化算法去除树冠之间的粘连,得到粗略的单木树冠;其次,结合距离变换和H-Maxima算法获取单木位置标记,结合距离变换和分水岭算法获取每个粗略单木树冠的影响区域边界,作为背景标记;为增强CHM中的树冠边缘像素,采用Sobel算法生成梯度图像,利用极小值强加算法将单木位置标记设定为分水岭算法分割的起始点,将背景标记用于对分割过程进行约束;最后,对标记过的梯度图像进行分水岭分割,获得单木树冠.采用人工目视解译的方式获取研究区内正确的单木树冠轮廓作为精度验证数据.通过精度验证,提取的单木位置总体精度为92.79%,提取的单木树冠F-score值为84.62%,提取精度较高.3组对比试验,分别是不进行去除树冠粘连处理、用局部极大值算法代替H-Maxima算法、不使用背景标记,得到3个单木树冠提取结果,通过精度验证,F-score值分别为72.33%、10.16%、77.89%,分别比提出方法降低了12.29%、74.46%、6.73%.通过方法对比和通用性检验,试验结果表明以CHM为研究数据,利用标记控制分水岭算法可有效获取人工林区单木树冠.

红皮云杉人工林树冠特征与生长形质的关系及间伐与修枝对其影响

为了解红皮云杉(Picea koraiensis)人工林树冠特征与生长形质的关系,分析不同间伐与修枝组合对红皮云杉人工林树冠特征与生长形质影响规律,明确抚育管理措施强度,为红皮云杉大径材培育技术的建立提供参考依据。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场47 a红皮云杉人工中龄林木为研究对象,利用多目标一维比较法对林木生长形质进行综合评价,采用通径分析方法分析树冠特征与生长形质及综合评价值之间的关系,明确不同间伐与修枝组合对林木生长的影响。结果表明,冠幅、冠形率对树高、胸径、单株材积、活枝下高与生长形质综合指标具有显著正向作用,但冠长率对其具有显著负向作用(P<0.05);冠幅、冠形率对胸高形数具有显著负向作用,冠长率对其有显著正向作用(P<0.05);树冠特征因子对红皮云杉生长形质性状影响作用与重要性不尽相同,对生长形质综合指标的相对重要性由大到小顺序为冠幅、冠长率、冠形率。不同间伐与修枝组合对树冠特征、活枝下高、胸高形数、生长形质综合指标影响不显著(P>0.05);随着间伐强度的增加及修枝强度的降低,林木树高、胸径、单株材积增加,且具有显著差异(P<0.05)。因此,树冠形态特征因子对红皮云杉生长形质性状因子具有显著直接作用。培育红皮云杉大径材首先要有宽大的冠幅,其次要有狭长的冠形和较小的冠长率。高强度间伐低强度修枝(30%间伐,1/5树高修枝)的管理方式可促进红皮云杉中龄林树高、胸径的生长。

云南哀牢山南洋木荷叶片功能性状沿树冠高度的垂直变异

为了更好地揭示植物对环境的响应机制,以云南哀牢山中山湿性常绿阔叶林的优势种南洋木荷为研究对象,通过测量其不同树冠高度的叶片经济性状和水力性状,探讨个体尺度上不同树冠高度植物叶功能性状的垂直变异。结果显示:(1)沿树冠高度,南洋木荷叶片经济和水力性状表现出显著的垂直变异。在叶片经济性状中,除比叶重差异不明显外,叶面积呈现下降趋势,叶片厚度、叶干物质量和净光合速率呈上升趋势。在水力性状中,气孔导度和正午叶片水势呈现下降趋势,而叶片内部水分利用效率呈现上升趋势。(2)南洋木荷叶片经济和水力性状之间也存在一定的相关关系。比叶重与叶厚和叶干物质量、叶厚与叶干物质量均呈显著正相关关系,叶厚与叶面积呈显著负相关关系。正午叶片水势和叶片内部水分利用效率呈正相关关系。可得结论:南洋木荷的叶功能性状在个体尺度上存在环境可塑性,叶片通过调整形态结构来协调光合生理性状与水力性状。研究结果有助于理解亚热带常绿阔叶林中物种分布格局的形成和物种多样性维持的重要机制。

不同密度下小陇山蒙古栎次生混交林树冠结构与密集度的关系

[目的]林木树冠结构与密集度具有一定关联性。密度效应一直是森林经营关注的问题,本研究通过探究蒙古栎次生林林分密度与树冠结构、密集度的关系,以期深入掌握蒙古栎次生林结构特征,为蒙古栎林可持续经营提供充分的科学依据。[方法]于2020年8月在小陇山蒙古栎次生混交林中选取立地条件均一、不同密度的典型样地进行调查,采用最小显著性差异法、Pearson相关系数和最优结构方程模型,分析不同密度下树冠结构与密集度的关系。[结果]不同密度蒙古栎林中树冠体积的变异最强,其次为冠长与树冠面积,冠幅、冠长率和冠形率的变异最弱,树冠结构特征的变化趋势随林分密度的改变呈单峰型分布。随着林分密度递减,冠幅、树冠面积、树冠体积分别与胸径的相关性趋势近似于“L”型,而冠长和胸径的相关性趋势与林分密度的变化保持了一致,林分密度对冠长率、冠形率与胸径相关性的影响不大。蒙古栎林密集度处于中等密集至很密集状态,但不同密度林分内林木树冠的挤压与重叠程度有差异,其中优势树种蒙古栎、白桦、华山松和椴树起了决定性作用。蒙古栎林中林分密度对树冠结构与密集度关系的影响包含两种路径:林木竞争—树冠结构共同介导的间接影响;林木竞争—胸径—树冠结构共同介导的间接影响。[结论]不同密度蒙古栎林树冠结构有差异,树冠结构特征与林木胸径有关,林分密度影响了蒙古栎林树冠结构与密集度的关系。要实现蒙古栎林的可持续经营,不仅要考虑林木胸径大小,更要关注林木树冠结构特征,通过调整林分密度可优化树冠结构,改善林冠层挤压状况,以促进森林更新与增加物种多样性。

城市森林树冠覆盖特征与景观生态变化——以南昌市为例

为揭示南昌市城市森林树冠覆盖特征及景观生态变化,进一步为生态建设提供参考,本研究利用ERDAS 2014、eCognition Developer 9.0和Fragstats 4.2.1等软件解译并分析了南昌市主城区2015―2019年林木树冠覆盖特征和景观格局变化。结果表明:在景观水平上,2015―2019年间,南昌市主城区景观斑块数量从51344个增长至71707个,斑块密度从0.527个·hm^(-2)增长至0.740个·hm^(-2),景观形状指数从237.7增长到260.4。在斑块类型水平上,2015年南昌市主城区不透水地表面积最多,为43289.9 hm^(2);林木树冠覆盖面积次之,为21129.5 hm^(2);裸地面积最少,为1255.8 hm^(2)。2019年不同地类面积发生了不同程度的变化,草地和裸地面积分别减少了45.9%和34.2%,林木树冠覆盖面积增加了2.7%。总之,研究期间南昌市主城区城市森林呈现总面积增长和景观破碎化现象,建设用地面积仍在增长。

基于多光谱无人机不同飞行高度下苹果树冠幅信息的提取

【目的】利用无人机多光谱影像分割并提取苹果树树冠冠幅信息,实现无人机遥感技术监测苹果树树冠信息,并分析无人机飞行高度对冠幅提取精度的影响。【方法】利用大疆精灵4多光谱无人机分别获取30、60和90m飞行高度的苹果树多光谱影像,经大疆智图(DJI Terra)软件处理生成DOM和DSM影像数据,利用多尺度分割法和阈值分类对苹果树树冠进行分割并提取目标树的东西、南北冠幅值,以目视解译分割树冠和实地测量的100株果树冠幅值为参考进行精度验证。【结果】30 m飞行高度的单木树冠分割准确率为84.00%,东西、南北冠幅平均提取精度为91.15%,平均R^(2)为0.7859,平均RMSE为0.2166 m;60 m飞行高度的单木树冠分割准确率为81.00%,东西、南北冠幅平均提取精度为90.31%,平均R^(2)为0.7376,平均RMSE为0.2416 m;90 m飞行高度的单木树冠分割准确率为73.00%,东西、南北冠幅平均提取精度为88.88%,平均R^(2)为0.7102,平均RMSE为0.2676 m。【结论】利用多光谱无人机遥感技术可以实现对苹果树树冠信息的监测;飞行高度对提取结果有一定的影响,随着无人机飞行高度的增加,单木分割准确率和冠幅提取精度逐渐降低。无人机遥感技术成本低、快速、准确,可以提高果园的管理效率。

地基激光雷达单木树冠体积提取球坐标积分法

树冠体积是地表生态监测研究的关键因子,激光点云可精细描述单木空间形态,为树冠体积提取提供了数据基础,但现有的激光点云单木树冠提取方法存在参数敏感、自动化程度不高等不足。文章在分析单木三维空间形态结构的基础上,提出了一种基于地基激光点云数据的单木树冠体积提取球坐标积分法。首先,根据激光点云高程分布特性,采用可视高程阈值分割得到树冠点;然后,将激光点云投影至三维球坐标空间并进行四棱锥形微元分割;最后,利用三维球坐标积分确定树冠体积。选择6种不同类型的单木激光点云数据进行试验,结果表明:文章方法能较好地顾及树冠形态、点云密度等因素,单木树冠体积提取绝对误差绝对值最大值为2.33 m^(3),相对误差最大值为3.40%,相比已有方法具有树冠提取精度高、稳定性好的优势。该研究对激光点云林木参数提取具有重要的参考价值。