基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法

【目的】提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。【方法】(1)使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;(2)在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;(3)对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。【结果】与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。【结论】该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27。

基于消费级双目相机的立木因子测量方法

【目的】随着林业信息化的快速发展,机器视觉测量技术广泛应用于林业领域。针对传统立木因子测量方法成本较高、携带不便、操作复杂等问题,提出消费级双目相机与机器视觉技术相结合的立木因子无接触测量方法。【方法】首先使用消费级USB 3.0双目相机采集立木图像,通过改进的SGM算法生成高质量视差图;再根据三角原理转化为深度图,进而获取立木三维点云;基于空间密度聚类和混合滤波三维点云去噪方法快速准确去除聚集、离散的噪声点,再进行方向矫正和点云分割;最后,利用最值遍历法和椭圆拟合法实现树高、胸径的无接触测量。【结果】树高、胸径的相对测量误差分别小于2.219%、5.620%,测量值与真实值的相关系数R2分别为0.978、0.995,均方根误差分别为0.047 m、0.249 cm。【结论】本方法易操作、成本较低,同时具有较高的测量精度,能够满足无接触测量的需求。