无人机摄影获取单木三维信息方法研究

随着无人机航空摄影测量技术的成熟和发展,改变了传统森林调查的手段,加快了森林调查的数字化、智能化发展。为提高单木因子的采集效率和精度,降低外业的工作强度,基于倾斜摄影测量技术,以多旋翼无人机为数据采集平台,实现了孤立单木的三维点云模型重建。在此基础上,建立了单木三维信息量测算法,提出切割法和投影法两种提取树冠投影面积的方法,并提取树高、树干任意处直径、树冠投影面积、冠幅、树冠表面积、树冠体积6项测树因子参数。结果表明:1)树木的总高度和第一枝下高的提取精度分别为96.28%和95.61%,胸径和上部直径的提取精度分别为96.24%和93.78%;2)利用切割法和投影法提取树冠投影面积的精度分别为96.28%和98.24%,提取冠幅的精度分别为89.65%和91.50%,提取树冠表面积的精度分别为96.78%和97.58%,提取树冠体积的精度分别为94.29%和96.14%;3)实践证明,该技术可很好地应用到古树名木的保护工作中,并可对森林调查的方式提供新的技术参考,具有较高的现实意义和实际应用价值。

基于毫米波雷达的果园单木冠层信息提取

为解决当前果园探测技术难以在恶劣的果园环境中提取果树冠层信息的问题。该研究将毫米波雷达应用于果园冠层探测,搭建了基于毫米波雷达的果园冠层探测系统,利用该系统扫描得到了果园点云,检测和估算得到每棵果树的株高、冠幅和体积参数。针对毫米波雷达在不同距离下产生点云密度不同的问题,该研究提出了一种基于可变轴的椭球模型自适应密度聚类算法,用以提高果树点云识别效果,进而使用Alpha-shape算法和随机抽样一致算法(Random Sample Consensus)对果树进行了表面重建和结构参数的提取。通过与人工测量数据比较,该研究提出的聚类算法可以有效的识别和提取单木冠层点云,代表果树识别精度的F1分数为93.7%;检测到的果树的株高和冠幅的平均相对误差分别为8.7%和8.1%,决定系数分别为0.84和0.92,均方根误差分别为16.39和7.82 cm;使用Alpha-shape算法计算得到平均果树体积为5.6 m^(3),相比传统几何法测量体积,体积计算准确度提高了59.4%。该研究表明毫米波雷达可以用于果园冠层信息的准确提取,为采集果园冠层信息提供了技术,对农业信息采集和自动化作业技术的发展具有重要意义。

基于高分一号卫星遥感数据的复杂水体信息提取方法研究

以山东省微山县为研究区,高分一号卫星遥感影像为数据源,基于单波段阈值法、归一化水体指数法与决策树法对复杂水体信息进行提取,采用人工目视解译的水体信息作为真值,统计3种方法的漏提率、误提率和提取精度;采用混淆矩阵验证3种方法对不同类型的水体的提取精度。结果表明,3种方法均可应用于水体信息提取,按提取精度由高到低的顺序是决策树法(98.7672%)、单波段阈值法(98.1526%)、归一化水体指数法(95.2977%)。

基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法

山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与薄雪影响。决策树法能有效地消除积雪和裸地等气候环境的干扰,完整地提取水体信息,总体精度为92.34%以上,Kappa系数在0.82以上。