多边形样地法的最优株数选取

为了实现森林资源的精准快速计测,以在北京市内平原区县及周边山区县选取的5块标准样地内布设的175块不同树木数量构成的多边形样地为研究对象,按照多边形样地法的原理进行观测,将测算出的样地蓄积量、平均树高和平均胸径与标准样地每木检尺的结果进行对比分析。结论表明:当多边形样地由9株树组成时,在人工林中,样地蓄积量估测精度可达到93.2%,平均树高和平均胸径的估测精度也可达90%以上,满足森林二类调查精度。研究说明9株树的多边形样地法是一种快速准确的森林资源调查方法。

基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样

将遗传模拟退火算法应用于计算机辅助排样领域 ,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法 该算法能够处理不规则多边形的排样问题 ;同时 ,给出一种对象的几何表达方式 ,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响 该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索 ,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度 ,然后采用基于左下角 (BL)

基于位图的排样多边形最小包络矩形求解

针对利用位图表示的二维多边形零件排样问题,给出其最小包络矩形的定义、特征、原理以及具体实现方法,最终利用MATLAB编程完成任意多边形最小包络矩形求解。实例表明该方法简捷、快速,可靠性强,可为任意多边形排样问题的解决、优化提供便利。

基于多边形法的森林资源调查监测

运用高精度南方NTS-960R型免棱镜全站仪,结合多边形样地森林资源调查方法,对赤峰市旺业甸林场200块标准地进行调查。选取4块有代表性的标准地,对标准地每木进行胸径和树高测量,将多边形样地法数据与样地每木检尺数据比较分析。结果表明：多边形样地法调查面积和调查株数不固定,每个样地的面积在0.005-0.015 hm2,树木6-9棵,外业工作量相对于标准样地法小;多边形样地法在天然林和混交林中的精度低,在单层林和人工林中的精度高;随着样地数量增加,精度逐渐提高,在天然林中,精度可达到85%以上,可适用于二类调查;在人工林中,精度可达到95%以上,可适用于三类调查。将多边形样地进行固定,可实时对林分生长量进行监测。

复合材料铺层优化排样的研究

根据复合材料的特点及其构件成形过程,总结复合材料铺层排样的特点,并拟定采用多边形排样算法实现复合材料自动排样的思路。重点研究简单多边形零件靠接时移动方向和移动距离的确定、多个可排放位置的状态评估、零件排放后多边形边界的合成等关键技术。利用模拟退火算法与以上多边形排放技术相结合,实现多边形零件的优化排放。

九棵树法提取林分调查因子原理与应用

提出一种九棵树多边形样地调查方法来建立林分调查因子模型,利用固定翼无人机拍摄北京松山影像数据,处理并区划后,根据九棵树法多边形样地算法估测各林分调查因子,再通过随机抽取18块样地作为检测数据,人工野外根据传统每木检尺方法计算平均胸径、平均高、林分密度以及林分蓄积量模型,然后通过经纬度、坡度、坡向、海拔等信息在影像中定位并利用九棵树法测得各林分因子调查数据,将测得数据与传统方法进行精度验证。经过精度分析,各林分调查因子相对误差介于8.80%~12.57%,相关系数介于0.624~0.927,满足森林资源二类调查需求,该方法可以替代传统每木检尺方法获取森林调查因子,将无人机融入九棵树多边形样地算法,弥补了利用传统方法耗材耗力浪费资源而用遥感影像测量精度有限制的局限性,适用于小尺度精准林业作业,既保证精度有可以极大程度减少野外人工作业量,为指定森林经营方案提供了新的方向。

UWB定位摄影测树仪设计与试验

为了实现森林样地高效、精准测定,该研究研制了一种具有实时定位功能和林分摄影测量功能的超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位摄影测树仪,该仪器主要由姿态传感器、UWB定位模块、CCD镜头和固定杆组成,以UWB定位技术和摄影测量理论为基础,结合到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)定位算法、三边定位算法、运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)点云匹配算法实现摄影测树仪的林下精准定位、影像获取以及林木坐标测量、胸径测量功能。为了验证仪器的林分参数提取准确性,选择4种不同林种的人工林进行试验。根据摄影测量影像特征点的匹配特点,设计“环绕拍摄”样地观测方法,利用Pix4D软件对拍摄的影像和点位坐标进行三维点云构建,利用LiDAR360对重建后的三维点云进行去噪处理、胸径和立木位置提取。结果表明,所设计的仪器能够快速获取样地影像和影像坐标信息,胸径测量值的偏差为-0.04~0.42 cm,均方根误差为0.26~0.51 cm;立木位置测量值偏差为-0.16~0.27 cm,均方根误差为0.23~0.34 m。胸径测量精度能够满足森林资源调查的精度要求,可进一步推广应用于森林资源调查。