基于无人机激光雷达点云数据估算红树林覆盖度

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作者 王鑫淼 赵峰 +3 位作者 刘华 凌成星 刘霞 曾浩威 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第2期143-151,共9页

【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、... 【目的】利用无人机激光雷达数据,快速、准确地获取红树林覆盖度信息,为更好地评估红树林生态修复成效提供重要参考。【方法】以广东省湛江市太平镇岭头岛为研究区,利用40块样地无人机激光雷达数据和单木检尺数据,以决定系数(R_(2))、均方根误差(RMSE)和估算精度(E_(A))为评价指标,比较第一回波比例模型(FRRM)、全部回波比例模型(ARRM)、脉冲回波强度比例模型(PRIRM)和冠层高度模型(CHM)4种模型估算红树林覆盖度的精度。分析样地红树林覆盖度、激光点云密度和高度特征变量与覆盖度估算误差的关系,选取精度最高的模型估算研究区红树林覆盖度,并进行空间制图。【结果】(1)FRRM模型估算的红树林覆盖度精度最高(R_(2)=0.970 1,RMSE=0.032 5,E_(A)=93.01%),估算误差最小,平均低估1.04%;其次为ARRM模型(R2=0.977 4,RMSE=0.033 6,E_(A)=92.58%)和CHM模型(R2=0.945 0,RMSE=0.044 0,EA=90.54%);PRIRM模型(R2=0.950 9,RMSE=0.061 0,EA=88.17%)估算精度最低。(2)PRIRM模型的结果普遍高估,且估算误差与覆盖度和高度特征变量均呈显著负相关;FRRM、ARRM和CHM模型的估算误差与覆盖度无明显相关性。(3)激光雷达采样敏感性分析表明,3 m栅格大小最适合作为研究区覆盖度制图的单元。【结论】4种模型估算红树林覆盖度的精度均较高,其中FRRM模型的估算精度最高,结果可靠,可为岭头岛红树林的科学管护和生态修复提供支持。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 点云 首次回波 红树林 覆盖度

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基于无人机激光雷达的人工红松直径分布模型

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作者 吕浩冉 朱泊东 +1 位作者 杨瑞轲 金星姬 《森林工程》 北大核心 2025年第5期936-947,共12页

林分直径分布是反映林分结构最重要的指标之一,有助于估算森林蓄积、材种出材量、评价林分稳定性。无人机激光雷达(UAV-LiDAR)技术通过提供高精度的三维空间信息,为大范围、连续性的林分直径分布预测提供了新的技术手段。以UAV-LiDAR特... 林分直径分布是反映林分结构最重要的指标之一,有助于估算森林蓄积、材种出材量、评价林分稳定性。无人机激光雷达(UAV-LiDAR)技术通过提供高精度的三维空间信息,为大范围、连续性的林分直径分布预测提供了新的技术手段。以UAV-LiDAR特征因子和实测直径分布为数据源,利用3种参数预测方法 (参数预测法、百分位参数回收法和矩估计参数回收法)构建Weibull直径分布模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均偏差(MAE)、误差EI(EIP和EIR)等指标对模型进行拟合和检验,确定最优的人工红松直径分布模型。基于UAV-LiDAR的Weibull参数预测精度R2在0.57~0.71,3种参数预测方法建立的直径分布模型均能较好地预测林分直径分布,其中参数预测法表现最佳(EIR=57.384,EIP=0.319)。UAV-LiDAR技术能够有效弥补传统调查中数据获取效率低和覆盖范围小等问题,为实现可靠的林分直径分布预测提供技术支撑。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 红松人工林 Weibull函数 参数预测方法 直径分布模型

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用无人机激光雷达数据估测人工林生物量

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作者 牛金岩 朱建华 +2 位作者 韩璐 周明珠 陈贝玲 《陆地生态系统与保护学报》 2025年第2期36-46,共11页

【目的】利用无人机激光雷达数据,构建一个结构稳定的马尾松(Pinus massoniana)林和落叶松(Larix gmelinii)林地上生物量模型;探讨激光雷达生物量指数生物量模型(AGB˗LBI)和随机森林生物量模型对2个树种的适用性,为人工林生物量高效估... 【目的】利用无人机激光雷达数据,构建一个结构稳定的马尾松(Pinus massoniana)林和落叶松(Larix gmelinii)林地上生物量模型;探讨激光雷达生物量指数生物量模型(AGB˗LBI)和随机森林生物量模型对2个树种的适用性,为人工林生物量高效估测提供科学依据。【方法】选取湖北省京山市太子山地区马尾松人工林和牡丹江林口地区落叶松人工林,应用无人机激光雷达获取样地点云数据,并结合常规的人工测量方法,进行样地尺度的生物量估测。运用超体素约简与谱聚类相结合的单木分割方法,对点云数据进行单木分割,并采用AGB˗LBI模型进行估测。同时,对点云参数进行全面提取,筛选出重要的点云参数,建立随机森林模型进行估测。用决定系数(coefficient of determination,R^(2))、均方根误差(root mean square error,RMSE)、相对均方根误差(relative RMSE,rRMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均相对误差(mean relative error,MRE)评价模型精度。【结果】1)AGB˗LBI模型的精度评价结果,对马尾松林在单木尺度为R^(2)=0.86和RMSE=1.56 kg,在样地尺度为R^(2)=0.61和RMSE=27.41 t/hm^(2);对落叶松林在单木尺度为R^(2)=0.78和RMSE=38.67 kg,在样地尺度为R^(2)=0.98和RMSE=25.03 t/hm^(2)。2)利用马尾松林的所有提取特征变量建立的随机森林的精度评价结果,在验证阶段为R^(2)=0.91和RMSE=6.09 t/hm^(2)。3)利用筛选出的与生物量相关性最高的9个特征变量,建立了1个树种的随机森林模型,其在验证阶段的R^(2)上升,即经变量筛选后的模型精度得到进一步提高。【结论】以LBI指数(LiDAR biomass Index,LBI)为基础的AGB˗LBI生物量模型的估算精度高,对马尾松林和落叶松林有着良好的适应性;利用随机森林模型时,通过特征变量的筛选,可以提升计算效率并且提高模型估算精度;在样本量充足的情况下随机森林模型有更好的估测精度,但在样本量较少的情况下则是AGB˗LBI生物量模型对样本量具有更高的普适性;利用无人机激光雷达数据构建的马尾松和落叶松模型有较好的估测精度,充分展示了激光雷达的高效、便捷性。研究结果为更大尺度的无人机激光雷达估测模型提供了科学依据,为大范围森林生物量反演提供了一种可行方法。 展开更多

关键词 马尾松 落叶松 无人机激光雷达 AGB-LBI模型 随机森林模型

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基于无人机激光雷达估测按树林分平均高

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作者 余铸 李春 +4 位作者 陈新军 石程远 李春干 唐爽 韦立权 《桉树科技》 2025年第4期33-38,共6页

以广西国有高峰林场桉树人工林为研究对象,借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据,分别使用多元线性回归、多元乘幂模型、随机森林和支持向量回归模型估测林分平均高,分析与评价四种模型的精度,从而选出最优林分平均高估测模型。结... 以广西国有高峰林场桉树人工林为研究对象,借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据,分别使用多元线性回归、多元乘幂模型、随机森林和支持向量回归模型估测林分平均高,分析与评价四种模型的精度,从而选出最优林分平均高估测模型。结果表明:检验数据中多元线性回归模型决定系数R^(2)为0.81,相对均方根误差rRMSE为12.94%,多元乘幂模型R^(2)为0.87,rRMSE为11.24%,随机森林R?为0.87,rRMSE为11.02%,支持向量回归R²为0.89,rRMSE为10.75%。在基于无人机激光雷达的小尺度林分平均高度估算中,非参数模型的表现优于参数模型,支持向量回归精度最高,多元线性回归模型精度最低。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 多元线性回归 多元乘幂模型 随机森林 支持向量回归

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基于无人机激光雷达技术的电网线路间隔棒倾斜缺陷识别

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作者 王振刚 陈克锐 +2 位作者 何明进 刘军 赵一龙 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第6期92-98,共7页

针对鸟巢、导地线、防震锤和导地线线夹多目标干扰而导致间隔棒倾斜缺陷识别易出现错检、漏检等问题,提出一种电网线路间隔棒倾斜缺陷识别方法。构建激光雷达成像模型来校正电网线路图像;采用黑、白高帽变换来区分图像潜在的黯淡、明亮... 针对鸟巢、导地线、防震锤和导地线线夹多目标干扰而导致间隔棒倾斜缺陷识别易出现错检、漏检等问题,提出一种电网线路间隔棒倾斜缺陷识别方法。构建激光雷达成像模型来校正电网线路图像;采用黑、白高帽变换来区分图像潜在的黯淡、明亮区域,并输入到所设计的空间关注分类模型中,确定每个集群的最小超球体半径;根据状态判别方程,去除干扰,完成多目标干扰下的电网线路间隔棒倾斜缺陷识别。经实验验证:所提方法的平均精度均值保持在0.85以上,测试时间为600 s时的帧率(frame per second,FPS)为48.6 f/s;在间隔棒倾斜的状态下,所提方法缺陷识别的平均正确率为95.18%,平均召回率为86.37%,平均F1分数为0.90,表明所提方法不存在错检、漏检,且计算效率高、缺陷识别精度高,适用于各种环境下的电网线路间隔棒倾斜缺陷识别。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 输电网络 线路缺陷识别 图像校正 电网线路检测 间隔棒倾斜

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基于无人机激光雷达的森林参数估测综述

6

作者 杨晓慧 《农家科技》 2025年第19期67-69,共3页

本文系统综述了无人机激光雷达技术在森林参数估测中的应用研究进展。相较于传统测量方法,无人机激光雷达具有灵活性高、成本低、效率高等优势,可有效获取树高、胸径、冠幅、郁闭度、叶面积指数和地上生物量等关键森林参数。研究分析了... 本文系统综述了无人机激光雷达技术在森林参数估测中的应用研究进展。相较于传统测量方法,无人机激光雷达具有灵活性高、成本低、效率高等优势,可有效获取树高、胸径、冠幅、郁闭度、叶面积指数和地上生物量等关键森林参数。研究分析了不同参数的反演方法与精度,指出当前技术在小范围样地应用中较为成熟,但在复杂地形、高郁闭度林区仍存在精度不足、模型泛化能力弱等问题。未来应通过多源数据融合、算法优化和设备改进提升测量精度,推动该技术在林业资源监测中的规模化应用。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 森林参数 点云数据 参数反演 林业遥感

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基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配研究 被引量：3

7

作者 任娜 张玉 +1 位作者 王洪江 张楠 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期265-270,共6页

无人机激光雷达点云特征多,一次匹配花时间长,难以进行二次匹配,因此研究基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配方法。采集无人机激光雷达点云图像,通过旋转平移方法、双边滤波方法对图像预处理,利用二维正态分布算法和动态时间规... 无人机激光雷达点云特征多,一次匹配花时间长,难以进行二次匹配,因此研究基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配方法。采集无人机激光雷达点云图像,通过旋转平移方法、双边滤波方法对图像预处理,利用二维正态分布算法和动态时间规整算法完成点云特征提取,使用初始变换矩阵估计算法对点云进行粗匹配,再使用近点迭代算法进行点云快速精匹配,通过两次匹配实现无人机激光雷达点云快速匹配。实验结果表明,所提方法的无人机激光雷达点云图像去噪效果好,点云匹配时间短,匹配偏差仅在0.04 m-0.15 m之间,匹配精度达到了相关预期。 展开更多

关键词 二维正态分布 无人机激光雷达 点云匹配 旋转平移方法 点云特征 粗匹配 精匹配

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无人机激光雷达点云密度对无瓣海桑单木分割效果影响研究

8

作者 魏晓博 李志强 《海洋通报》 CSCD 北大核心 2024年第6期741-749,共9页

红树林结构复杂,森林茂密,单木结构参数提取困难。传统调查方法人工成本高、区域尺度小。无人机搭载激光雷达(UAV LiDAR)传感器可以灵活高效地获取红树林高密度点云数据。点云密度是点云数据质量的关键因素,对红树林单木分割效果以及精... 红树林结构复杂,森林茂密,单木结构参数提取困难。传统调查方法人工成本高、区域尺度小。无人机搭载激光雷达(UAV LiDAR)传感器可以灵活高效地获取红树林高密度点云数据。点云密度是点云数据质量的关键因素,对红树林单木分割效果以及精度有重要影响。本研究以广东省雷州市东海岸红树林示范区无瓣海桑林为研究对象,采用随机抽稀方法对样地无人机激光雷达点云数据进行抽稀,得到50%~1000%不同样地尺度点云数据,结合样地实测数据,对不同点云密度下的单木分割效果及精度进行了探讨。结果表明:(1)点云密度越高,点云数据整体准确度越高。对点云数据进行适当抽稀,可以在保证分割效果的同时提高单木参数精度;(2)单木树高参数分割效果以及精度整体优于单木冠幅参数。降低点云密度对单木树高参数影响较小,但对于树高最大值、冠幅参数有显著影响;(3)降低点云密度可以有效提升点云数据处理速度,但为了保证分割效果和精度,必须有适当的点云密度。 展开更多

关键词 红树林 无人机激光雷达 点云密度 单木分割

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依据背包和无人机激光雷达数据对思茅松林分结构参数估测

9

作者 张澜钟 岳彩荣 +4 位作者 李初蕤 李馨 李佳 沈健 宗发荣 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期92-100,共9页

以15块样方调查数据验证背包激光雷达数据提取单木参数的精度,依据270块背包激光雷达数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达数据特征参数相结合,通过最优估测模型对研究区的林分结构参数进行反演与预测。结果表明:... 以15块样方调查数据验证背包激光雷达数据提取单木参数的精度,依据270块背包激光雷达数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达数据特征参数相结合,通过最优估测模型对研究区的林分结构参数进行反演与预测。结果表明:(1)背包激光雷达数据提取单木参数时,单木分割F-score(F)得分的范围在95%~100%,胸径的均方根误差(E_(RMS))在0.08~1.68 cm,树高的均方根误差在0.71~2.29 m;(2)平均树高最优估测模型决定系数(R^(2))为0.87,E_(RMS)为1.09 m,平均绝对误差(E_(MA))为0.68 m;Lorey’s树高最优估测模型R^(2)为0.88,E_(RMS)为0.79 m,E_(MA)为0.54 m;算术平均胸径最优估测模型R^(2)为0.81,E_(RMS)为1.02 cm,E_(MA)为0.79 cm;蓄积量最优估测模型R^(2)为0.82,E_(RMS)为17.06 m^(3)·hm^(-2),E_(MA)为12.05 m^(3)·hm^(-2);胸高断面积最优估测模型R^(2)为0.78,E_(RMS)为3.48 m^(2)·hm^(-2),E_(MA)为2.55 m^(2)·hm^(-2);郁闭度最优估测模型R^(2)为0.85,E_(RMS)为0.03,E_(MA)为0.02;林分密度最优估测模型R^(2)为0.91,E_(RMS)为157.60株·hm^(-2),E_(MA)为97.68株·hm^(-2)。 展开更多

关键词 背负式激光雷达 无人机机载激光雷达 林分结构参数 机器学习

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基于无人机激光雷达点云数据的单木分割研究 被引量：21

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作者 刘浩然 范伟伟 +1 位作者 徐永胜 林文树 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期45-53,共9页

【目的】探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的... 【目的】探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段。【方法】通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,然后分别采用改进的K均值聚类算法和基于相对间距的阈值分割算法对水曲柳和樟子松样地进行单木点云数据分割。其中,水曲柳样地点云数据处理采用改进的K均值聚类算法,通过树干点云位置推算初始聚类中心,减少因树冠重叠导致的错误分割;樟子松样地点云数据处理则采用基于相对间距的阈值分割算法,通过设定多条阈值规则并利用动态最大值滤波器对树顶进行精确探测,提高算法的分割精度。最后,基于样地和单木点云完整度两个方面对点云数据分割效果进行评价。【结果】1)从样地尺度来看,水曲柳和樟子松样地单木识别率分别为0.91和0.87,相应的调和值(F)分别为0.91和0.88,结果显示单木分割的整体效果较好。水曲柳样地召回率(r)为0.87,精确率(p)为0.95,算法分割过程中产生的错误分割较少。樟子松样地算法分割的单木也多为正确分割(r=0.82、p=0.94),其分割误差主要来自于单木欠分割,过分割现象相对较少。2)从单木点云分割的完整程度来看,水曲柳样地的单木平均正确分割率为75.6%,点云平均欠分割率为24.3%,平均过分割率为18.5%,单木点云的最大错误分割率为31.8%,不同单木之间分割精度有较大差异;樟子松样地的单木分割精度较稳定,平均正确分割率达84.1%,平均欠分割和过分割率分别为16.3%和9.0%,表明单木点云不存在大量错误分割的情况。【结论】基于树木形态结构特征改进了两种优化单木点云数据分割算法,两种算法下分割的森林样地单木精度在不同评价尺度中表现均较好,对林中树木出现的树冠重叠、遮挡、偏移等现象均有一定的辨别能力,实现了森林样地树木点云数据的单木精确分割。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 点云数据 单木分割 K-MEANS算法 阈值分割算法

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基于无人机激光雷达点云的单木生物量估测 被引量：28

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作者 刘浩然 范伟伟 +1 位作者 徐永胜 林文树 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期92-99,共8页

【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提... 【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R^(2)分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R^(2)分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R^(2)分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R^(2)分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 点云数据 单木结构参数 生物量模型

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利用无人机激光雷达估算红树林地上生物量 被引量：9

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作者 罗谨璇 田义超 +7 位作者 张强 陶进 黄友菊 王京真 张亚丽 黄卓梅 邓静雯 谭雨欣 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期108-119,共12页

红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量(AGB)的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现... 红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量(AGB)的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现象,且传统估算红树林生物量的算法对数据要求高、估算精度相对较低。针对该问题,本研究使用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)数据对比了4种梯度增强决策树算法对于估算入侵红树林物种无瓣海桑AGB的精度,同时探讨了建模过程中的变量重要性。结果表明:(1)XGBR对于评估红树林AGB具有较高的拟合能力,达到R2=0.8338,RMSE=1.55 Mg/hm^(2);(2)研究区的无瓣海桑预测AGB的值为73.10~190.00 Mg/hm^(2),平均值为109.10 Mg/hm^(2);(3)描述冠层高度特征的激光雷达指标是估计红树林AGB的重要变量。本研究证明了UAV-LiDAR数据与XGBR模型对于估算红树林AGB的可行性,以期为红树林生态系统的蓝碳研究提供数据支撑。 展开更多

关键词 红树林 无人机激光雷达数据 地上生物量 梯度增强决策树 反演 北部湾

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基于几何特征的无人机激光雷达电力线提取 被引量：10

13

作者 赵浩杰 谭骏祥 +1 位作者 雷杰 束子贤 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第S01期145-150,共6页

提出了一种根据几何特征计算和评价的无人机激光雷达点云数据电力线提取算法。为了减少有效点云数量,提高处理效率,首先对点云数据进行地面滤波,分离地面点与非地面点,利用距地相对高滤波从非地面点云剔除近地点;为了实现高精度电力线提... 提出了一种根据几何特征计算和评价的无人机激光雷达点云数据电力线提取算法。为了减少有效点云数量,提高处理效率,首先对点云数据进行地面滤波,分离地面点与非地面点,利用距地相对高滤波从非地面点云剔除近地点;为了实现高精度电力线提取,设计了一种几何特征评价方法,选取多种特征组成特征向量,根据特征显著性赋予每一特征归一化评价分数,设置分数阈值,评分大于阈值的点投影至二维平面,通过累计概率霍夫变换以提取电力线点;最后通过主方向滤波去除残留的非电力线点,实现电力线的精化提取。两景数据试验表明,该方法能够快速高效提取电力线,试验数据的综合精确度为99.9%。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 电力线提取 特征评价 滤波

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基于无人机激光雷达的刺槐人工林森林健康指标的构建 被引量：1

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作者 蒙鹏宇 《湖北农业科学》 2022年第3期156-160,共5页

利用无人机激光雷达LiDAR(Light detecting and ranging)数据,提取能反映植被垂直和水平结构变化的LiDAR特征变量,通过相关性分析和层次聚类方法构建森林健康指标来识别黄河三角洲刺槐人工林的健康状况。结果表明,森林健康指标由LAD_(c... 利用无人机激光雷达LiDAR(Light detecting and ranging)数据,提取能反映植被垂直和水平结构变化的LiDAR特征变量,通过相关性分析和层次聚类方法构建森林健康指标来识别黄河三角洲刺槐人工林的健康状况。结果表明,森林健康指标由LAD_(cv)(叶面积密度的变异系数)、weibull_α(Weibull密度函数的尺度变量)、H_(99)(高度百分位数)和VCI(垂直复杂度)构成;利用森林健康指标进行刺槐林的健康等级判断可以得到较理想的结果(总精度为86.7%,Kappa系数为0.79),证实了激光雷达技术在判断森林健康状况方面的潜能。 展开更多

关键词 森林健康指标 无人机激光雷达 刺槐 黄河三角洲

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基于无人机激光雷达三维绿量快速测量研究及应用 被引量：3

15

作者 李明胜 《园林》 2022年第9期132-136,共5页

三维绿量是表征城市植被生态效益的综合指标。以上海浦江郊野公园香樟林地为对象,通过无人机激光雷达与传统样地调查分别对研究区香樟三维绿量进行测算对比分析。结果发现:(1)相对于传统样地调查,无人机激光雷达手段可大幅提高测量植被... 三维绿量是表征城市植被生态效益的综合指标。以上海浦江郊野公园香樟林地为对象,通过无人机激光雷达与传统样地调查分别对研究区香樟三维绿量进行测算对比分析。结果发现:(1)相对于传统样地调查,无人机激光雷达手段可大幅提高测量植被三维绿量的精度与效率;(2)上海浦江郊野公园香樟样地的总三维绿量为2 936.55 m^(3),平均三维绿量密度为2.17 m^(3)/m^(2),单木三维绿量与冠幅的线性相关性更为显著。结果旨在为城市植被三维绿量快速测量提供方法参考。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 三维绿量 香樟 快速测量

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基于无人机激光雷达遥感的亚热带常绿阔叶林群落垂直结构分析 被引量：46

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作者 解宇阳 王彬 +4 位作者 姚扬 杨琅 高媛 张志明 林露湘 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期940-951,共12页

森林植被高度与树木分布格局是植物群落重要结构特征,也是计算森林生物量分布的重要参数。传统的森林群落调查方法耗费大量人力物力难以进行较大尺度的群落结构测量,而一般的遥感影像也难以获得精确的地形信息及垂直结构。近年来激光雷... 森林植被高度与树木分布格局是植物群落重要结构特征,也是计算森林生物量分布的重要参数。传统的森林群落调查方法耗费大量人力物力难以进行较大尺度的群落结构测量,而一般的遥感影像也难以获得精确的地形信息及垂直结构。近年来激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术快速发展,能够较好的进行植被三维特征的提取并被广泛应用于森林生态系统检测模拟。且随着无人机低空摄影技术的发展催生的无人机激光雷达(UAV-Lidar)更增加了激光雷达的灵活性以及获取较大范围植被冠层信息的能力。而受限于激光的穿透性以及不同植被类型郁闭度的影响,该技术的应用多局限于在针叶林群落的垂直结构研究,而在常绿阔叶林的研究中应用较少。为探究现有无人机激光雷达设备及垂直结构提取分析技术应用于常绿阔叶林的可行性,利用无人机载激光雷达遥感技术对哀牢山中山湿性常绿阔叶林3块面积1hm^2的样地进行基于数字表面模型以及数字地表高程模型做差得到树冠高度模型测量的植被冠层高度、基于局部最大值法进行单木位置提取并使用Clark-Evans最近邻体分析方法进行样地内高大乔木分布格局的计算。分析结果显示,植被高度提取精度平均大于95%,与地表实测的植被高度值拟合度较高,相关系数R^2介于0.833-0.927之间;3个样地冠层高度平均值分别为18.79、19.08、17.03 m,标准差分别为8.10、7.34、7.17 m。单木探测百分比平均86.3%,用户精度以及生产者精度平均分别为75.69%和65.15%。实测得出三个样地全部高大乔木空间分布格局均为聚集分布,而激光雷达测量结果显示为随机分布或均匀分布。实验显示基于无人机激光雷达技术能够很好地提取植被冠层高度信息并能够较好地获取树木位置,但对于树木空间分布格局判定的准确性有待于进一步探索。未来研究应从多角度对激光雷达测量造成的误差原因予以分析(如环境因素),并进一步研究更为精确的单木提取以及植被高度提取方法,为通过无人机激光雷达测算森林生物量及各种生态过程提供更加精准的指标数据。 展开更多

关键词 无人机载激光雷达 常绿阔叶林 垂直结构 冠层高度 树木分布格局

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融合地基和无人机激光数据提取单木胸径和树高

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作者 余之灏 黎良财 +1 位作者 邓利 范文义 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第9期33-40,共8页

树木的胸径和树高是评估森林的生长状况、资源储量和生态服务功能的重要指标。为了快速获取林分单木胸径和树高,本研究以塞罕坝机械林场的落叶松(Larix principis-rupprechtii)林为研究对象,设置30 m×30 m样地5块和30 m×60 m... 树木的胸径和树高是评估森林的生长状况、资源储量和生态服务功能的重要指标。为了快速获取林分单木胸径和树高,本研究以塞罕坝机械林场的落叶松(Larix principis-rupprechtii)林为研究对象,设置30 m×30 m样地5块和30 m×60 m的样地1块。采用RIEGL VZ-400i和扫描鹰HS-600三维激光扫描仪,获取样地内346株落叶松的点云数据,对点云数据进行配准、去噪、地形矫正等处理,应用点云分割算法对样地内的树木进行单木分割,通过随机霍夫变换和局部最大值方法分别提取单木胸径和树高,并对胸径和树高的实测值与提取值进行精度分析。结果表明:单木点云分割的准确率平均值为84.52%;胸径的估测值与实测值的决定系数(R^(2))为0.880,均方根误差为1.001 cm,相对均方根误差为3.306%,胸径提取的平均精度为93.09%;树高的估测值与实测值的决定系数(R^(2))为0.887,均方根误差分别为0.468 m,提取树高的平均精度为93.93%。 展开更多

关键词 胸径 树高 局部最大值法 地基激光雷达 无人机激光雷达

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基于无人机雷达和光学影像的城市森林地上生物量估算方法建立及应用

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作者 张曈 陈爽 曹书舸 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期581-590,共10页

目前生物量估算的数据来源包括光学、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)等.利用遥感技术对区域生物量进行反演时,实地样方数据的不足限制了模型反演精度的提升.本研究采用无人... 目前生物量估算的数据来源包括光学、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)等.利用遥感技术对区域生物量进行反演时,实地样方数据的不足限制了模型反演精度的提升.本研究采用无人机雷达点云数据结合实地调查扩大样本量,试图验证利用机载雷达替代实地调查的可行性,并与光学影像特征(植被指数数据和纹理特征数据)建立植被地上生物量反演模型.结果表明:1)基于LiDAR获取的单株冠幅数据估算的生物量具有较好的精度,与实地测算的生物量的总体误差为1.74%;2)南京龙王山风景区,利用LiDAR数据估算的地上生物量密度为96.78 Mg·hm^(-2),利用光学影像特征模型反演的生物量密度为107.94 Mg·hm^(-2);3)毗邻龙王山的大学校园验证数据结果显示,模型反演生物量密度值为92.6 Mg·hm^(-2),基于LiDAR数据的结果为104.11 Mg·hm^(-2),可以看出所提出的方法具有较好的效果.因此,通过无人机LiDAR和冠幅生物量模型可以扩大样本量,由此建立的影像特征生物量模型具有良好的效果,为大范围生物量反演提供一种可行的方法. 展开更多

关键词 无人机激光雷达 地上生物量 机器学习回归 城市森林 冠层高度模型

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结合背负式激光雷达和无人机机载激光雷达的云南松单木胸径和树高提取 被引量：6

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作者 许珊珊 李常春 张超 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期939-948,共10页

【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势,利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量,确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为... 【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势,利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量,确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为15.0 m的圆形云南松Pinus yunnanensis天然纯林样地为例,采用最近迭代点算法(ICP)融合BLS和ULS点云,利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件对点云数据进行去噪、点云分类、归一化和单木分割,并提取单木胸径和树高,利用线性拟合方法建立实测值与估测参数的相关关系,评价胸径和树高的估测效果。【结果】LiDAR360 MLS基于深度学习分类相较于LiDAR360基于高程信息分类,提取的株数信息更符合实际,BLS和融合点云单木提取株数一致,召回率均达100%。ULS通过种子点进行单木分割,效果较好,准确度、召回率和F测度分别为94.59%、88.98%、91.70%,但受冠层连通性影响,仍存在一定的欠分割和过分割情况;基于BLS胸径提取的决定系数(R^(2))和均方根误差(ERMSE)分别达0.904和2.046 cm,基于BLS树高提取的R^(2)和ERMSE分别为0.791、1.173 m。融合点云受树干周围离散点的影响,胸径提取效果相对BLS效果较差,R^(2)和ERMSE分别为0.881和2.284 cm,但融合点云冠层和林下信息较完整,树高的估测精度较BLS高,R^(2)和ERMSE分别为0.933、0.812 m。【结论】由于工作原理上的差异,ULS和BLS技术分别在获取冠上和林下点云方面各具优势,融合两者可达到互补的效果,能够更加精细地反映森林空间结构,实现胸径和树高的高精度提取。图5表3参28. 展开更多

关键词 背负式激光雷达 无人机机载激光雷达 单木分割 云南松

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OT技术联合无人机LiDAR在矿区地表沉陷监测中的应用研究 被引量：2

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作者 高奎英 都伟冰 +5 位作者 陈建华 杨彬 张合兵 徐朝 冯志忠 张文志 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期80-87,共8页

目的为充分发挥不同尺度遥感监测在识别高强度煤炭开采地表形变方面的应用价值,方法利用卫星影像偏移量追踪技术和无人机激光雷达技术分别获取矿区尺度和工作面尺度的典型沉陷区及其参数,并结合地面观测站数据论证这两种不同尺度遥感监... 目的为充分发挥不同尺度遥感监测在识别高强度煤炭开采地表形变方面的应用价值,方法利用卫星影像偏移量追踪技术和无人机激光雷达技术分别获取矿区尺度和工作面尺度的典型沉陷区及其参数,并结合地面观测站数据论证这两种不同尺度遥感监测的差异性。结果以神东矿区两景合成孔径雷达影像为例,利用偏移量追踪技术得到研究时段内矿区多处于地表沉陷中心,沉陷值为-3.8~0 m。无人机激光雷达技术有效识别出工作面尺度上的沉陷范围和量级,二次和三次采动区的地表沉陷量高于一次采动区的,有井下煤柱存在的区域沉陷量较小,沉陷量为-1.17~0 m。对比分析工作面两处典型区域无人机激光雷达差分数据与卫星偏移量追踪结果的差别,沉陷量较小的区域,偏移量追踪技术精度较高,沉陷量较大的区域,无人机激光雷达技术精度较高,两者得到下沉系数分别为0.61和0.72,说明无人机激光雷达获取的下沉系数更接近地面实测下沉系数。结论研究结果可为大范围和高效开采沉陷监测提供参考。 展开更多

关键词 高强度开采 偏移量追踪 无人机激光雷达 开采沉陷

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