森林健康是森林經(jīng)營管理過程中不可忽視的重要問題之一。在眾多的脅迫因素中,森林病蟲害是影響森林健康狀況的最主要因素。近年來,云南松鉆蛀性害蟲在云南等省份大面積成災(zāi),造成云南松大量死亡,對(duì)林業(yè)造成重大損失。為應(yīng)對(duì)未來潛在病蟲災(zāi)害的發(fā)生,持續(xù)的森林病蟲害調(diào)查監(jiān)測至關(guān)重要,而林木枯梢程度是反映大多數(shù)病蟲害發(fā)生發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)之一。為此,本文提出了一種基于微型激光雷達(dá)與多光譜紅外相機(jī)耦合的林木枯梢狀況調(diào)查方法,用于林木枯梢的調(diào)查與監(jiān)測。本文主要在梢頭和單木兩種尺度上開展研究,利用集成的支架云臺(tái)裝置聯(lián)合微型激光雷達(dá)與多光譜相機(jī)在標(biāo)準(zhǔn)樣地中采集數(shù)據(jù),基于獲取的掃描點(diǎn)云和多光譜圖像數(shù)據(jù)提取樹木參數(shù)指標(biāo),并用于受害林木枯梢率的估算。主要研究內(nèi)容與結(jié)果包括以下幾部分:（1）為了便于快速獲取點(diǎn)云與多光譜照片數(shù)據(jù),本文設(shè)計(jì)了一種簡易的便攜式易裝卸的數(shù)據(jù)采集集成裝置,并提出了一套激光雷達(dá)點(diǎn)云結(jié)合多光譜照片的數(shù)據(jù)采集方法,在實(shí)際樣地測量過程中發(fā)揮了較大的作用;（2）基于單木掃描點(diǎn)云進(jìn)行了點(diǎn)云去噪與枝干骨架提取研究,提出了一套基于點(diǎn)云的單木骨架參數(shù)提取與三維重建的方法,用于支撐單木三維模型建模,為單木建模規(guī)則與結(jié)構(gòu)參... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

2研究區(qū)概況及研究數(shù)據(jù)152.1.5森林資源祥云縣境內(nèi)森林覆蓋較廣，森林面積約10萬公頃，森林覆蓋度達(dá)到70%左右。植被種類豐富，天然林木約150種，植被類型主要有云南松（Pinusyunnanensis）、思茅松（Pinuskesiya）、華山松（Pinusarmandii）、紅豆杉（Taxuschinensis）、珙桐（Davidiainvolucrate）和樟樹（Cinnamomumcamphora）等。其中，在普淜鎮(zhèn)，云南松為最主要的樹種，面積占比最大。2.2研究儀器和數(shù)據(jù)2.2.1數(shù)據(jù)采集裝置設(shè)計(jì)為了點(diǎn)云及多光譜數(shù)據(jù)的同步采集，論文設(shè)計(jì)了一套聯(lián)合激光雷達(dá)和多光譜相機(jī)的集成裝置，如圖2.1所示。圖2.1數(shù)據(jù)采集裝置：（a）裝置構(gòu)造圖：主體構(gòu)造包括VLP-16激光雷達(dá)（1）、ADC多光譜相機(jī)（2）、手柄云臺(tái)（3）、U型支架（4）、陀螺儀（5）、三腳支架（6）和不銹鋼腳釘（7）；（b）裝置野外數(shù)據(jù)采集實(shí)拍照片F(xiàn)igure2.1Integrateddevicefordatacollection該裝置的組成部分包括VelodyneLiDARPuck-16（VLP-16）激光掃描儀、AgricultureDigitalCamera（ADC）多光譜相機(jī)、U型支架、手柄云臺(tái)、陀螺儀和三腳支架等，詳細(xì)的構(gòu)造見圖2.1（a），其中手柄云臺(tái)（3）下端連接三腳支架（6），陀螺儀（5）嵌于云臺(tái)底部，U型支架（4）通過快裝板與手柄云臺(tái)（3）相接，上有連（a）（b）

樣地調(diào)查參數(shù) 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最大值 最小值 胸徑 (cm) 8.14 3.31 25 1 樹高 (m) 4.54 1.45 9.8 0.8 枝下高 (m) 2.27 1.14 5.8 0.1 冠幅 (m) 2.14 0.8 6.95 0.5 單木密度 (ha-1) 1206 660 2560 868 單木枯梢率 (%) 6.5 15.11 100 0 樣地枯梢率 (%) 14.96 6.22 34 2

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于多源遙感數(shù)據(jù)的青海湖流域植被指數(shù)研究[D]. 劉金鋒.青海師范大學(xué) 2014
[4]基于支持向量機(jī)的高光譜遙感圖像分類方法研究[D]. 高曉健.杭州電子科技大學(xué) 2013
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本文編號(hào)：3533599