基于仿射重构的树高测量

论文提出了一种基于仿射重构的树高测量方法。它基于计算机立体视觉的三维未标定的重构技术,恢复树木特征点的仿射坐标,再根据仿射空间不变量求算树高。

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。

郁闭林分中立木树高的重建技术研究

将立木分为枝下高与树冠高2部分,通过近距离获取枝下高图像对,用立体视觉方法重建枝下高不同部位直径与倾角,以此为基础估计树冠高部分,进而得到树木高度。试验地包括银杏、水杉2个树种,与实际树高相比,重建树高中最大误差是0·0435,最小误差为0·0072。其中3号树(水杉)单侧误差仅为0·0026,表明与干曲线结合的立体视觉重建策略在恢复郁闭林分中立木树高是可行的。

应用智能终端的立木高度测量方法

结合图像处理、单目视觉、近景摄影测量等技术和光学成像原理,研究应用智能终端的立木高度测量方法。文中以Android智能手机为例,利用单目的智能终端设备采集单株立木图像信息,结合图像显著性分析法和Canny算子获取立木图像边缘,根据阈值突变三点法获取立木图像感兴趣区域;提出一种带有非线性畸变项的相机标定模型和应用点运算的透视畸变校正模型的立木高度测量方法,借助校正图像边缘阈值突变最值点和目标物距获取立木高度。经试验验证,文中研究方法立木高度测量结果误差均小于6.5%,符合森林资源调查要求中立木高度测量的精度,可以运用于实际的立木高度测量。

基于智能手机单目视觉的多株立木高度提取方法

【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而基于几何相似法获取智能手机相机图像的深度信息。在不同角度下拍摄标靶,进行深度提取模型的精度优化,进而确定信息提取的最优方位。同时,结合高精度陀螺仪获取相机俯视角,根据提取的深度信息和相机俯视角实现非接触条件下的多株立木高度测量。【结果】使用型号为MI 2S的小米智能手机为试验设备,在本方法中的立木高度测量模型具有良好的稳定性,并且试验中最高相对误差为2.45%,树高测量精度可达97.55%。【结论】基于智能手机单目视觉下的立木高度提取方法精确度高、操作简便,能够有效满足国家森林资源二类调查中对于树高测量精度的要求。