本文主要研究内容
作者贾鹏刚（2019）在《基于无人机影像的单木参数提取与胸径反演研究》一文中研究指出：森林可以调节气候、涵养水源、保持水土,为地球生态系统平衡的保持提供了重要支撑。保护森林资源是人类实现可持续发展的必然要求,目前,我国不断加大对森林的保护和监管力度。森林单株树木(单木)的结构参数包括:胸径、树高、冠幅等,它们的测定是森林资源调查的基础工作,其中胸径参数尤为重要,是准确计算森林蓄积量和生物量的关键。传统的单木结构参数获取主要依靠胸径尺、皮带尺等工具通过人工测量来进行,随着时代的发展,这些方法逐渐暴露出人力成本高、测量误差大、数据滞后等问题。因此,如何快速精确地获取单木的基本参数成为当前森林资源管理的一个重要课题。与此同时,机载激光雷达、无人机等新技术的出现与普及为研究人员提供了新的思路。本研究以银杏为研究对象,基于无人机影像数据提取单木的树冠面积、冠幅和树高三个参数,并以这三个参数为自变量建立一元胸径反演模型、二元胸径反演模型和三元胸径反演模型。主要工作有:(1)通过无人机进行样地单木银杏影像数据的获取,通过Pix4D软件利用运动恢复结构(SFM)方法生成研究区的正射影像图和点云数据集;(2)基于样地二维正射影像图通过e Cognition软件运用多尺度分割算法进行单木银杏树冠的有效分割,并提取单木的树冠面积(CA)、冠幅(CW)值;基于样地三维点云数据通过ENVI Li DAR插件进行三维重建后运用滑动盒子算法提取单木银杏的树高(H)值;(3)在获得了树冠面积(CA)、冠幅(CW)、树高(H)基本参数后,与胸径(DBH)分别建立一元胸径反演模型(CA--DBH、CW--DBH、H--DBH)、二元胸径反演模型(CA&CW--DBH、CA&H--DBH、CW&H--DBH)和三元胸径反演模型(CA&CW&H--DBH)。通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)两个指标衡量各个模型的拟合程度,通过平均误差值进行模型精度检验。研究结果表明:52组拟合样本中,CA&CW&H--DBH三元胸径反演模型的决定系数(R2)最高,达到0.825;均方根误差(RMSE)最小,仅为0.9591;19组检测样本中,CA&CW&H--DBH二元胸径反演模型反演的胸径值平均误差为0.75cm,误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。综合来看,三元胸径反演模型是本研究中最优的胸径反演模型,也证明了通过无人机数据可以提取树冠面积、冠幅和树高三个参数,进而可计算得到较高精度的胸径值,为自动化的森林资源调查和监测提供了新思路。
Abstract
sen lin ke yi diao jie qi hou 、han yang shui yuan 、bao chi shui tu ,wei de qiu sheng tai ji tong ping heng de bao chi di gong le chong yao zhi cheng 。bao hu sen lin zi yuan shi ren lei shi xian ke chi xu fa zhan de bi ran yao qiu ,mu qian ,wo guo bu duan jia da dui sen lin de bao hu he jian guan li du 。sen lin chan zhu shu mu (chan mu )de jie gou can shu bao gua :xiong jing 、shu gao 、guan fu deng ,ta men de ce ding shi sen lin zi yuan diao cha de ji chu gong zuo ,ji zhong xiong jing can shu you wei chong yao ,shi zhun que ji suan sen lin xu ji liang he sheng wu liang de guan jian 。chuan tong de chan mu jie gou can shu huo qu zhu yao yi kao xiong jing che 、pi dai che deng gong ju tong guo ren gong ce liang lai jin hang ,sui zhao shi dai de fa zhan ,zhe xie fang fa zhu jian bao lou chu ren li cheng ben gao 、ce liang wu cha da 、shu ju zhi hou deng wen ti 。yin ci ,ru he kuai su jing que de huo qu chan mu de ji ben can shu cheng wei dang qian sen lin zi yuan guan li de yi ge chong yao ke ti 。yu ci tong shi ,ji zai ji guang lei da 、mo ren ji deng xin ji shu de chu xian yu pu ji wei yan jiu ren yuan di gong le xin de sai lu 。ben yan jiu yi yin xing wei yan jiu dui xiang ,ji yu mo ren ji ying xiang shu ju di qu chan mu de shu guan mian ji 、guan fu he shu gao san ge can shu ,bing yi zhe san ge can shu wei zi bian liang jian li yi yuan xiong jing fan yan mo xing 、er yuan xiong jing fan yan mo xing he san yuan xiong jing fan yan mo xing 。zhu yao gong zuo you :(1)tong guo mo ren ji jin hang yang de chan mu yin xing ying xiang shu ju de huo qu ,tong guo Pix4Druan jian li yong yun dong hui fu jie gou (SFM)fang fa sheng cheng yan jiu ou de zheng she ying xiang tu he dian yun shu ju ji ;(2)ji yu yang de er wei zheng she ying xiang tu tong guo e Cognitionruan jian yun yong duo che du fen ge suan fa jin hang chan mu yin xing shu guan de you xiao fen ge ,bing di qu chan mu de shu guan mian ji (CA)、guan fu (CW)zhi ;ji yu yang de san wei dian yun shu ju tong guo ENVI Li DARcha jian jin hang san wei chong jian hou yun yong hua dong he zi suan fa di qu chan mu yin xing de shu gao (H)zhi ;(3)zai huo de le shu guan mian ji (CA)、guan fu (CW)、shu gao (H)ji ben can shu hou ,yu xiong jing (DBH)fen bie jian li yi yuan xiong jing fan yan mo xing (CA--DBH、CW--DBH、H--DBH)、er yuan xiong jing fan yan mo xing (CA&CW--DBH、CA&H--DBH、CW&H--DBH)he san yuan xiong jing fan yan mo xing (CA&CW&H--DBH)。tong guo jue ding ji shu (R2)he jun fang gen wu cha (RMSE)liang ge zhi biao heng liang ge ge mo xing de ni ge cheng du ,tong guo ping jun wu cha zhi jin hang mo xing jing du jian yan 。yan jiu jie guo biao ming :52zu ni ge yang ben zhong ,CA&CW&H--DBHsan yuan xiong jing fan yan mo xing de jue ding ji shu (R2)zui gao ,da dao 0.825;jun fang gen wu cha (RMSE)zui xiao ,jin wei 0.9591;19zu jian ce yang ben zhong ,CA&CW&H--DBHer yuan xiong jing fan yan mo xing fan yan de xiong jing zhi ping jun wu cha wei 0.75cm,wu cha lv wei 4.20%,xiao yu Alei sen lin zi yuan xiong jing yin zi yun hu de wu cha zhi (5%)。zeng ge lai kan ,san yuan xiong jing fan yan mo xing shi ben yan jiu zhong zui you de xiong jing fan yan mo xing ,ye zheng ming le tong guo mo ren ji shu ju ke yi di qu shu guan mian ji 、guan fu he shu gao san ge can shu ,jin er ke ji suan de dao jiao gao jing du de xiong jing zhi ,wei zi dong hua de sen lin zi yuan diao cha he jian ce di gong le xin sai lu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自浙江农林大学的贾鹏刚，发表于刊物浙江农林大学2019-06-03论文，是一篇关于无人机论文,胸径预测论文,多元线性回归论文,树冠面积论文,冠幅论文,浙江农林大学2019-06-03论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自浙江农林大学2019-06-03论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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