县级森林蓄积量连续监测方法及应用系统设计

森林蓄积量反映森林资源质量状况,精准估测森林蓄积量对提高森林资源管理水平和生态环境保护建设具有重要意义,也是我国实现2060年前碳中和方案的迫切需求。本研究提出一种县级森林蓄积量连续监测方法,通过采用抽样调查和样地实测相结合,样地模型更新和遥感变化更新相结合的方式,以智能样地代替人工样地调查,实现森林蓄积量调查同时部署、实时自动连续监测。同时,研发了应用系统和云平台,以期为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。

拉绳式电子测径尺的研发及其测径效果分析

【目的】开发一种拉绳式电子测径尺,以解决围测类测径仪器因柔性尺面宽度而影响测量精度的问题,同时实现林木胸径外业数据的高效采集和内业高效记录。【方法】基于经典围测原理,以钢绳、卷盘、无刷直流电机和光电编码器为主要结构,研发了拉绳式电子测径尺。以钢尺测得的样木圆盘直径(8个方向测量)均值作为真值,利用拉绳式电子测径尺、柔性尺面电子测径尺、围尺和卡尺(2个方向测量),分别测量了20个近似圆形胸高圆盘(规则圆盘)的直径和20个不规则胸高圆盘的直径,比较各仪器测径的方差、准确度和t检验结果;用4种仪器分别测量7号样木规则圆盘直径和27号样木不规则圆盘直径,连续测6次,比较各仪器测径的精密度;用4种仪器分别测定10个规则圆盘和10个不规则圆盘的直径,记录平均耗时,比较各仪器的测径效率。【结果】拉绳式电子测径尺、柔性尺面电子测径仪、围尺和卡尺测量规则圆盘直径的准确度分别为0.045,0.205,0.115和0.140 cm,精密度分别为0.017,0.067,0.067和0.200 cm,方差分别为33.267,33.401,33.532和33.443;测量不规则圆盘直径的准确度分别为0.120,0.295,0.205和0.280 cm,精密度分别为0.058,0.092,0.067和0.350 cm,方差分别为22.525,22.908,22.611和21.607;测径平均耗时分别为6.9,7.5,7.7和13.9 s。【结论】拉绳式电子测径尺的测量精度和测径效率均优于柔性尺面电子测径仪、围尺和卡尺,不仅可满足森林资源连续清查和森林资源规划设计调查的精度要求,还能大大缩减外业测量和内业录入的成本。

自动测量胸径和树高便携设备的研制与测量精度分析

胸径和树高测量是评价立地质量和林木生长状况的重要依据,该文以图像自动识别原理、摄影测量原理、相似三角形几何原理和三角函数原理为理论基础,研制了可测量胸径和树高的多功能便携式微型超站仪,该设备集成电荷藕合器件图像传感器、倾角传感器、激光测距传感器、中央处理器、存储器、液晶显示屏,测量时可获取测站点到待测点的倾角和距离2个参数值,并记录存储测量时的图像信息,通过仪器的嵌入式操作程序,实现胸径的自动测量、树高测量、任意处直径自动测量、基本测量等4项基本功能。通过试验验证,215株立木的单次胸径测量的平均绝对误差为0.369 cm,平均相对误差为2.08%。101株立木的单次树高测量的平均相对误差为1.44%。胸径测量精度达到97.92%,树高测量精度达到98.56%,符合国家森林资源连续清查中的测量精度要求。该设备为森林资源调查提供了参考。

基于光学三角形法与图像处理的立木胸径测量方法

为提高林木胸径测量精度,减少劳动负荷,结合光学三角形法、图像处理及最小二乘拟合法,研究一种新的立木胸径测量方法。通过理论分析制定算法,搭建测量系统,对5株不同径级的立木进行测量计算,实验结果表明,采用光学三角形法的测量算法计算的直径精度较高,误差一般小于22 mm,相对误差率小于5.5%。

电子条码尺立木胸径自动测量研究

为了实现立木胸径的快速、准确测定,以EAN-13条形码编码和译码规则为模版,基于Android开发平台和Open CV图像智能处理技术,设计了一种可以实现单人作业、立木胸径自动测量的电子条码尺。条码尺编码完成后,利用开发的手机APP扫描条形码图像,通过图像的预处理、条形码的定位与识别、胸径的自动测量与记录、数据保存与导出等过程,实现立木胸径自动测量。经实验验证,该方法进行立木胸径测量的精度达99.95%以上,满足国家森林资源连续清查的精度要求,测量工作的效率也得到显著提高。

不同抚育措施对毛竹竹笋成竹率和胸径的影响

为了筛选出较适宜的毛竹抚育措施，研究了垦复施肥型、稻草覆盖型、稻草谷壳覆盖型、富硒垦复型、竹木混交型、林下经济型、竹叶覆盖型及半荒芜型等8种不同抚育措施对竹笋成竹率及胸径的影响。结果表明，竹叶覆盖型与竹木混交型、林下经济型、垦复施肥型和稻草覆盖型成竹率较高（37．73％～28．64％）；稻草谷壳覆盖型、稻草覆盖型、富硒垦复型和竹叶覆盖型的胸径差异较大（10．60～9．65cm）。

USB摄像头双目视觉胸径测量实证研究

立木胸径是森林资源清查中的一项重要指标,它是计算森林蓄积量和衡量林木生长状况的重要依据。三维重建测量物体是近年来计算机视觉领域研究的新热点。将低成本的USB摄像头双目视觉尝试运用到立木胸径测量中,通过摄像机标定参数和视差图获取三维点云,用C++语言结合Open CV实现了从三维点云中提取和计算胸径的方法。并选取华北落叶松进行胸径测量,将测量结果与胸径尺进行比较结果表明胸径测量精度可达到95.3%,可满足国家对森林资源清查的精度要求。

激光摄影测树仪设计与试验

针对传统测量胸径、树高和林分空间结构参数的非智能化、非集成化、效率低等不足,以摄影测量学、测树学、图像处理技术和传感器技术原理为理论基础,设计了激光摄影测树仪。该仪器由CCD镜头、激光器、光源笔、PDA和云台组成,测量时获取方位角、倾角及图像等参数,通过在Android Studio 2.2开发平台下利用Java语言进行编译的3个模块化程序,实现胸径、树高和林分结构参数测量功能。对21株立木进行胸径、树高测量,对1块样地内15株中心树进行林分空间结构参数测量试验,并与传统测量方法进行对比,结果表明:胸径测量相对误差绝对值的平均值为2.55%,树高测量相对误差绝对值的平均值为2.82%,角尺度与大小比数测量相对误差绝对值的平均值分别为2.50%和2.86%,混交度测量与传统测量法测量结果相同,能够满足林业调查的精度要求。

北京地区侧柏、油松带皮胸径与去皮胸径的关系

采用线性模型对北京地区57株侧柏Platycladus orientalis解析木和60株油松Pinus tabulaeformis解析木的带皮胸径(DOB)与去皮胸径(DIB)的关系进行了拟合,得到侧柏和油松的带皮胸径与去皮胸径的数学模型分别为DIB侧柏=0.918DOB侧柏,DIB油松=0.916DOB油松,从而间接得到侧柏和油松的树皮厚度方程分别为B侧柏=0.082DOB侧柏,B油松=0.084DOB油松,树皮调整因子分别为K侧柏=1.089,K油松=1.092。这些模型的建立和因子的取得可优化北京地区侧柏、油松树木直径生长模型。

基于车载LiDAR的行道树胸径和株距测量

采用车载LiDAR获取点云,根据分层投影算法结合地物特征等先验知识实现各单株行道树点云的提取,通过最小二乘法拟合圆,运用Matlab编程测量行道树胸径和株距.实验结果表明,该方法与人工测量两种测量方法测得的行道树胸径和相邻行道树的间距的均方根误差分别为0.0087 m和0.0103 m,相关系数分别为0.9682和0.9996.该方法精度高、测量范围大,可为检测行道树分布和生长状态提供优质数据.

林业数字式测径仪的研制

林业数字式测径仪是以测量新方法自动分臂三切点法为理论基础,以角位移传感器、单片机、显示屏等电子器件所组成的集中电路并结合机械设计与加工为技术特征从而实现仪器装置的.仪器具有结构轻巧、操作简便、高精度及高效率等特点,主要解决了森林计测领域直径测量数字式读数、非触式测量、大树测量与标准地每木检尺的自动统计等问题.对已申报的发明专利产品——数字式测径仪的构造、原理、特点等进行了阐述,以期将科技成果迅速转化为现实生产力.

一种基于单CCD与经纬仪的树木胸径测量方法

提出一种基于单CCD相机与经纬仪的树木图像的胸径测量方法,利用单CCD相机采集的树木图像信息,经过阈值分割、开运算、边缘提取等步骤提取树木胸径二维坐标;利用经纬仪采集的角度信息转换经纬仪旋转坐标系、相机光心坐标系和图像坐标系,得出胸径的三维坐标,最终计算出胸径尺寸。采集了八组树木胸径,平均绝对误差为7.36 mm,平均相对误差率为2.46%,完全满足精度要求,验证了将单CCD相机与经纬仪应用于树木胸径测量的方法是可行的。

手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验

为了在森林资源调查中快速、高效、精准地测量立木胸径,提高调查作业的工作效率,设计了一种手持式高精度立木胸径测量设备。该设备集成了中央处理器、胸径传感器、液晶显示屏、存储器、无线通讯模块等,其中,胸径传感器是利用电子技术和机械原理将测量长度信息转换为电压信号,由中央处理器处理计算得到胸径测量值。该设备以无线通讯方式配合载有数据接收端的智能手机协同使用,可实现胸径的测量、编码、记录、编辑、存储和导出等功能。野外试验结果表明,该设备在不同树种间的立木测量精度均不小于99.97%,符合国家森林资源连续清查工作的测量精度标准,测量效率达传统测径围尺工作效率的2倍以上。

辽宁章古台樟子松生长过程分析

樟子松Pinus sylvestris var.mongolica引种至沙地,经过60多年的生长已经到了生命周期的末期。及时总结第1代沙地樟子松的生长过程,可以更好地为沙地樟子松的推广、更新、经营管理提供理论依据。选择引种地辽宁章古台不同立地条件下30 a以上樟子松人工林标准地(11块)的平均木作为解析木(11株),求解Richards模型的参数并检验模型的拟合性,运用建立的Richards模型求解沙地樟子松的各种特征值,从而揭示沙地樟子松的生长进程。结果表明:(1)樟子松的生长能够用Richards模型很好地模拟,残差符合正态分布,显著性均大于0.05。模型的参数值分别为树高:14.179,0.084,2.803;胸径:19.379,0.075,1.712;材积:0.296,0.062,5.926。(2)引种到章古台沙地的第1代樟子松,树高在第12.3年连年生长量达到最大值0.54 m·a^(-1),第21.4年平均生长量达到最大值0.39 m·a^(-1);胸径平均在6.6 a后开始生长,第14.0年连年生长量达到最大值0.77 cm·a^(-1),第26.0年时平均生长量达到最大值0.47 cm·a^(-1);材积生长在12.0 a之前生长缓慢,第29.0年其连年生长量达到最高值0.007 4 m^3·a^(-1),平均生长量在第47.0年达到最大(即林木数量成熟年龄),最大平均生长量达0.004 5 m^3·a^(-1)。樟子松引种到章古台后,生长进程加快,生命周期缩短,成熟期提前。

基于智能手机图像分析的树木胸径测量研究

树木信息的采集是森林资源调查的基础,通过安卓智能手机图像处理的研究,为单株树木胸径信息的采集提供简单、高效的测量方式,在野外环境复杂或者没有仪器的时候,也可以进行较为准确的树木胸径估测。利用安卓智能手机上的图像处理技术,结合近景摄影测量原理,该文提出了2种测定单株树木胸径的方法:第1种是基于近景摄影测量技术的测量方法。此方法通过手机摄像头摄像时传感器获取的手机倾斜角度和变化测量位置后测得的高度差,利用三角函数计算得到立木胸径;第2种是基于图像立木边缘提取的测量方法。此法利用边缘检测算子得到树木的轮廓,再根据比例因子,结合用户输入的参数和应用程序获取的手机相关参数计算立木胸径。最后开发了相应的智能手机App(Application,应用软件)。结果显示,基于近景摄影测量技术的测量方法,其绝对误差的绝对值在8 cm以内,平均相对误差为6%;基于图像立木边缘提取的测量方法,其绝对误差绝对值在5 cm以内,软件测量胸径与卷尺间接测量的直径值之间平均误差为11.08%。这说明,2种方法软件测量结果精度较高,适合野外操作;相比较而言,第2种方法测量结果更加稳定,更加具有实用性。

园林绿化苗木规格测量方法的探讨

园林绿化的苗木规格通常有树干直径、高度和冠幅这三大基本指标,文章主要介绍了实地测量苗木规格的具体方法,以期为园林绿化相关标准中有关测量方法的完善提供依据。

全站仪在森林生态系统大样地定位中的应用

本文介绍全站仪在森林大样地内进行放样测量、树高测量及胸径测量的原理与方法,通过误差传播定律分析其测量的精度,结果表明:全站仪在森林生态调查定位中是可行的。放样距控制点300m的方格顶点的精度可达到1/100,树高测量的精度可达到1/250,胸径测量的精度可达到1/50,可满足林业调查规范的要求。对于日后森林生态系统大样地的设置及树木测量具有参考意义。