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基于光束法空中三角测量理论测量林分平均高度的方法
被引量:
3
1
作者
智长贵
丁雷
范文义
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期29-31,共3页
提出了利用航片计算林分平均高的方法。该方法是根据光束法空中三角测量理论,首先生成DEM和DSM模型,再从DEM和DSM模型中生成DVHM模型,最后从DVHM模型中生成林分平均高,并用固定样地林分平均高对DVHM模型生成的林分平均高进行了检验,结...
提出了利用航片计算林分平均高的方法。该方法是根据光束法空中三角测量理论,首先生成DEM和DSM模型,再从DEM和DSM模型中生成DVHM模型,最后从DVHM模型中生成林分平均高,并用固定样地林分平均高对DVHM模型生成的林分平均高进行了检验,结果表明:实测固定样地平均高与DVHM计算固定样地林分平均高差值最大为6.8m,最小为-0.3m,实测值与计算值之间存在着一定的线性关系。
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关键词
光束法空中三角测量
数字高程
模型
数字表面
模型
数字
植被高度模型
林分平均高
下载PDF
职称材料
基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割
被引量:
28
2
作者
陈崇成
李旭
黄洪宇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期149-155,206,共8页
近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某...
近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。
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关键词
无人机
单木提取
影像匹配点云
区域生长算法
植被高度模型
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职称材料
题名
基于光束法空中三角测量理论测量林分平均高度的方法
被引量:
3
1
作者
智长贵
丁雷
范文义
机构
国家林业局调查规划设计院
黑龙江省鸡东县林业局
东北林业大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期29-31,共3页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2006AA12Z104)资助
文摘
提出了利用航片计算林分平均高的方法。该方法是根据光束法空中三角测量理论,首先生成DEM和DSM模型,再从DEM和DSM模型中生成DVHM模型,最后从DVHM模型中生成林分平均高,并用固定样地林分平均高对DVHM模型生成的林分平均高进行了检验,结果表明:实测固定样地平均高与DVHM计算固定样地林分平均高差值最大为6.8m,最小为-0.3m,实测值与计算值之间存在着一定的线性关系。
关键词
光束法空中三角测量
数字高程
模型
数字表面
模型
数字
植被高度模型
林分平均高
Keywords
Bundle aerotriangalation
Digital elevation model
Digital surface model
Digital vegetation height model
Stand average height
分类号
S758 [农业科学—森林经理学]
P231.4 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割
被引量:
28
2
作者
陈崇成
李旭
黄洪宇
机构
福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心
福州大学空间数据挖掘与信息共享省部共建教育部重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期149-155,206,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0504202)
福建省科技计划重点项目(2015H0015)
文摘
近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。
关键词
无人机
单木提取
影像匹配点云
区域生长算法
植被高度模型
Keywords
unmanned aerial vehicle
individual tree extraction
image-matching point cloud
regional growth algorithm
canopy height model
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于光束法空中三角测量理论测量林分平均高度的方法
智长贵
丁雷
范文义
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
下载PDF
职称材料
2
基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割
陈崇成
李旭
黄洪宇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
28
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职称材料
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