-
题名基于干形拟合的TLS长白落叶松树干参数提取
- 1
-
-
作者
杨晨辉
程寿民
高谢雨
董利虎
郝元朔
-
机构
东北林业大学林学院
辽宁省森林经营研究所
-
出处
《林业科学》
北大核心
2025年第8期154-163,共10页
-
基金
“十四五”国家重点研发计划课题(2022YFD2201005,2023YFD2200802)。
-
文摘
【目的】提出一种干形控制的树干缺失部分重建方法,解决利用地面激光雷达扫描技术(TLS)进行林业调查时因树枝和相邻树木遮挡导致树木上部点云扫描不完整以及树高、树干直径等参数提取精度降低的问题,为实现非破坏性测量材积和生物量以及评估森林资源、监测森林健康状况提供参考。【方法】选取黑龙江省佳木斯市孟家岗林场内不同立地条件和龄组的138株人工长白落叶松为对象,利用TLS获取点云数据,伐倒后进行树干解析。对点云进行拼接、裁剪、去噪后,采用迭代随机抽样一致算法(RANSAC)圆形拟合提取单木树干点云,并应用最小二乘法拟合树干不同高度处直径作为干形数据;通过实测树干解析数据构建混合效应削度方程模型,以拟合得到的参数估计值为已知量,以树高和随机效应参数为待估参数,对TLS提取的干形数据进行逐树拟合,基于拟合得到的模型重建树干缺失部分。根据拟合模型提取树高、干形和立木材积,并与未重建的原始提取结果进行对比。【结果】与直接从TLS数据中提取的树高和树干直径相比,树干重建后参数提取精度更高,尤其在树高估计方面误差显著降低,平均偏差和均方根误差百分比分别降低8.09%和7.48%;对于树干直径提取,重建后提取到的直径比例有所提升,但精度差异不显著;在立木材积估算方面,树干重建前后均能保持较高精度,采用平均断面积区分求积法估算重建树干前后材积差异不显著,利用二元材积方程方法使材积估算的相对均方根误差降低4.5%。【结论】采用削度方程树干重建方法能够还原TLS中树干缺失部分,且可显著提高TLS单木树高的提取精度,为提高TLS在森林参数估算中的应用精度及林业调查效率提供了新的思路和理论支持。
-
关键词
地面激光雷达扫描技术
削度方程
枝干分离
树干重建
-
Keywords
terrestrial laser scanning(TLS)
taper equation
branch and stem separation
stem reconstruction
-
分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
-
