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无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用
被引量：
35
1
作者
李亚东
冯仲科
+2 位作者
明海军
李长青
曹明兰
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第4期63-66,共4页
无人机(UAV)航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短...
无人机(UAV)航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。
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关键词
无人机航测
树高
冠幅
森林蓄积量估算
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职称材料
无人机森林航摄影像三维点云估测林分蓄积量研究
被引量：
23
2
作者
李亚东
曹明兰
+1 位作者
李长青
明海军
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期56-60,共5页
森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点...
森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。
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关键词
无人机
森林
航测
森林
航摄影像
三维点云
森林蓄积量估算
内蒙古兴安盟
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职称材料
基于森林资源一类清查数据的中国森林碳贮量估算
被引量：
5
3
作者
卢妮妮
王新杰
+2 位作者
凌威
徐雪蕾
张艳
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期110-114,共5页
为了解我国森林资源状况,以建国以来森林资源一类清查数据为基础,分析了建国以来我国森林面积、森林蓄积量和森林碳贮量的变化,并估算2020年时的森林状况。结果显示:1)自建国以来,我国森林面积共增加8821万hm2,森林蓄积量共增加66.21亿m...
为了解我国森林资源状况,以建国以来森林资源一类清查数据为基础,分析了建国以来我国森林面积、森林蓄积量和森林碳贮量的变化,并估算2020年时的森林状况。结果显示:1)自建国以来,我国森林面积共增加8821万hm2,森林蓄积量共增加66.21亿m3。但各区域增量不均衡,西南地区森林面积和蓄积量增量最大,东北地区森林面积增量最小,华东地区森林蓄积量增量最小。我国未来森林面积增长潜力在北方地区。2)建国以来,我国森林共吸收碳225.32×108 t,其中人工林碳贮量比例由调查初期的5.3%增加到了16.7%,有较大的碳汇潜力。3)2020年时我国森林面积、蓄积量和碳贮量分别可达20 667万hm2、188.37亿m3和344.766 0亿t,采取科学合理的经营措施可增加我国森林碳贮量。
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关键词
森林蓄积量估算
森林
资源一类清查数据
森林
面积
森林
蓄积
量
森林
碳贮
量
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职称材料
题名
无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用
被引量：
35
1
作者
李亚东
冯仲科
明海军
李长青
曹明兰
机构
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
北京工业职业技术学院
内蒙古大兴安岭林管局森林调查规划院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017年第4期63-66,共4页
基金
国家科技支撑计划(2012BAH34B01)
北京市教委科技创新平台项目(PXM2014-014225-000020)
文摘
无人机(UAV)航测技术是近年来发展起来的快速获取高分辨率影像的测绘新技术。森林蓄积量估算需要快速高效地获取森林遥感影像。虽然利用卫星和机载雷达同样可获取高分辨率遥感影像,但无人机航测技术与其相比具有飞行成本低、外业周期短、机动灵活等优点。本文利用无人机航测系统获取了案例地区DSM和DEM,采用最大邻域法提取了树高,采用分水岭算法分割了树冠信息,并以树高和冠幅作为解释变量的立木材积二元模型估算了森林蓄积量。结果表明,树高提取精度为83.73%,冠幅提取精度为86.98%,林分蓄积量估算精度为81.80%。
关键词
无人机航测
树高
冠幅
森林蓄积量估算
Keywords
UAV aerophotogrammetry
tree height
crown diameter
estimation of forest volume
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
S758.5 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
无人机森林航摄影像三维点云估测林分蓄积量研究
被引量：
23
2
作者
李亚东
曹明兰
李长青
明海军
机构
北京工业职业技术学院
北京林业大学精准林业北京市重点实验室
内蒙古大兴安岭林管局森林调查规划院
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期56-60,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41371001)
北京市自然科学基金项目(6161001)
北京市教委科技创新平台项目(PXM2014-014225-000020)
文摘
森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。
关键词
无人机
森林
航测
森林
航摄影像
三维点云
森林蓄积量估算
内蒙古兴安盟
Keywords
unmanned aerial vehicle forest aerial survey
forest aerial photography
three dimensional point cloud
forest volume estimation
Xing’an League Inner Mongolia
分类号
S758.5 [农业科学—森林经理学]
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于森林资源一类清查数据的中国森林碳贮量估算
被引量：
5
3
作者
卢妮妮
王新杰
凌威
徐雪蕾
张艳
机构
北京林业大学林学院
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期110-114,共5页
基金
国家"十二五"农村领域科技计划课题(2012BAD22B05)
文摘
为了解我国森林资源状况,以建国以来森林资源一类清查数据为基础,分析了建国以来我国森林面积、森林蓄积量和森林碳贮量的变化,并估算2020年时的森林状况。结果显示:1)自建国以来,我国森林面积共增加8821万hm2,森林蓄积量共增加66.21亿m3。但各区域增量不均衡,西南地区森林面积和蓄积量增量最大,东北地区森林面积增量最小,华东地区森林蓄积量增量最小。我国未来森林面积增长潜力在北方地区。2)建国以来,我国森林共吸收碳225.32×108 t,其中人工林碳贮量比例由调查初期的5.3%增加到了16.7%,有较大的碳汇潜力。3)2020年时我国森林面积、蓄积量和碳贮量分别可达20 667万hm2、188.37亿m3和344.766 0亿t,采取科学合理的经营措施可增加我国森林碳贮量。
关键词
森林蓄积量估算
森林
资源一类清查数据
森林
面积
森林
蓄积
量
森林
碳贮
量
Keywords
forest volume estimation
forest resources1-class inventory data
forest area
forest reserves,forest carbon storage
China
分类号
S717 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机航测技术在森林蓄积量估测中的应用
李亚东
冯仲科
明海军
李长青
曹明兰
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2017
35
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
无人机森林航摄影像三维点云估测林分蓄积量研究
李亚东
曹明兰
李长青
明海军
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
23
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于森林资源一类清查数据的中国森林碳贮量估算
卢妮妮
王新杰
凌威
徐雪蕾
张艳
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
5
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职称材料
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