人工林資源信息遙感精準(zhǔn)提取對于人工林資源的科學(xué)管理與經(jīng)營具有重要意義。傳統(tǒng)的測量手段難以獲取大范圍高精度的人工林地形、單木樹高、冠幅和生物量參數(shù)。近年來,傾斜攝影測量克服了傳統(tǒng)測量技術(shù)的缺點,成為獲取三維地理信息的新型手段。為探究利用無人機傾斜攝影提取人工林結(jié)構(gòu)信息的具體方法和應(yīng)用方式,本文選擇廣西高峰林場為研究區(qū),布設(shè)桉樹、杉木和鄉(xiāng)土闊葉樹種樣地15個并進行地面調(diào)查。對研究區(qū)進行無人機傾斜攝影和機載激光雷達數(shù)據(jù)獲取。對無人機傾斜像片采用SFM-PMVS方法恢復(fù)測區(qū)三維點云,采用布料模擬濾波、漸進TIN加密濾波和漸進形態(tài)學(xué)濾波算法在不同郁閉度人工林分提取地面點,采用不同插值方法生成完整DTM,以激光雷達DTM作為林下地形驗證數(shù)據(jù)檢驗精度。用激光雷達DTM歸一化整個測區(qū)傾斜攝影點云和DSM。使用不同平滑窗口和固定窗口組合的局部最大值法提取單木樹頂點與樹高。在準(zhǔn)確提取單木樹頂點基礎(chǔ)上采用標(biāo)記控制分水嶺分割算法和種子點區(qū)域生長算法分割單木樹冠。使用提取的單木樹高和其相應(yīng)地上生物量擬合冪函數(shù)模型用以估測區(qū)域單木生物量并制圖。單木參數(shù)提取精度均用實測值評價。結(jié)果表明:（1）傾斜攝影林下地形提取精... 

【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)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢
        1.2.1 傾斜攝影測量技術(shù)發(fā)展及原理
        1.2.2 林下地形提取技術(shù)
        1.2.3 森林結(jié)構(gòu)參數(shù)提取技術(shù)
        1.2.4 存在問題
    1.3 研究目標(biāo)
    1.4 研究內(nèi)容
    1.5 技術(shù)流程
    1.6 文章結(jié)構(gòu)
2 研究區(qū)數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)獲取
        2.2.1 傾斜攝影測量數(shù)據(jù)獲取
        2.2.2 激光雷達數(shù)據(jù)獲取
        2.2.3 激光雷達數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.4 地面樣地調(diào)查
    2.3 本章小結(jié)
3 傾斜像片三維重建及配準(zhǔn)
    3.1 SFM理論基礎(chǔ)
        3.1.1 相機成像模型
        3.1.2 多視幾何
    3.2 增量式SFM三維重建
        3.2.1 特征點檢測與匹配
        3.2.2 增量式重建
    3.3 PMVS算法重建稠密點云
    3.4 空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
    3.5 傾斜攝影與激光雷達點云配準(zhǔn)
    3.6 歸一化傾斜攝影點云和DSM
    3.7 本章小結(jié)
4 林下地形提取
    4.1 地形提取算法
        4.1.1 布料模擬算法
        4.1.2 漸進TIN加密濾波
        4.1.3 漸進形態(tài)學(xué)濾波
    4.2 試驗及結(jié)果
        4.2.1 地面點濾波效果
        4.2.2 不同濾波算法的地面點精度檢驗
        4.2.3 插值地面點得到完整DTM并檢驗
    4.3 本章小結(jié)
5 單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取
    5.1 提取方法
        5.1.1 單木位置與樹高提取方法
        5.1.2 樹冠面積提取方法
        5.1.3 精度驗證
    5.2 單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取結(jié)果
        5.2.1 單木識別結(jié)果
        5.2.2 樹高提取結(jié)果
        5.2.3 樹冠提取精度
    5.3 單木生物量估測
        5.3.1 實測生物量計算
        5.3.2 使用傾斜攝影測量樹高建立模型
        5.3.3 模型精度驗證
        5.3.4 小區(qū)域單木生物量制圖
    5.4 生物量與結(jié)構(gòu)變量相關(guān)性分析
    5.5 討論
        5.5.1 樹高提取分析
        5.5.2 單木樹冠提取
        5.5.3 單木生物量估測
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 未來工作展望
參考文獻
個人簡介
導(dǎo)師簡介
獲得成果目錄
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]無人機遙感在林木冠幅提取中的應(yīng)用[J]. 喬正年,馬駿,徐雁南.  林業(yè)資源管理. 2019(01)
[2]七參數(shù)法在GPS-RTK測量中的運用分析[J]. 周賓喜,崔文剛,李云,母浩江,鐘磊.  測繪與空間地理信息. 2019(02)
[3]InSAR林下地形測繪方法與研究進展[J]. 朱建軍,付海強,汪長城.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2018(12)
[4]基于機載激光雷達的林隙結(jié)構(gòu)參數(shù)提取[J]. 李歡,李明澤,范文義,王斌.  林業(yè)科學(xué). 2018(10)
[5]機載激光雷達森林垂直結(jié)構(gòu)剖面參數(shù)的沿海平原人工林林分特征反演[J]. 劉浩,張崢男,曹林.  遙感學(xué)報. 2018(05)
[6]基于機載LiDAR的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)及林分有效冠的提取[J]. 耿林,李明澤,范文義,王斌.  林業(yè)科學(xué). 2018(07)
[7]機載激光雷達森林資源調(diào)查系統(tǒng)的設(shè)計與試驗[J]. 瞿帥,張曉麗,朱程浩,霍朗寧,劉會玲.  西北林學(xué)院學(xué)報. 2018(04)
[8]一種高郁閉度林分樹高的估測方法[J]. 李祥,吳金卓,林文樹,鄭淯文.  測繪科學(xué). 2019(07)
[9]基于無人機影像匹配點云的苗圃單木冠層三維分割[J]. 陳崇成,李旭,黃洪宇.  農(nóng)業(yè)機械學(xué)報. 2018(02)
[10]基于無人3D攝影技術(shù)的雪松（Cedrus deodara）群落高度測定[J]. 王彬,孫虎,徐倩,田冀,李強,陳盈赟,楊汝蘭,張志明.  生態(tài)學(xué)報. 2018(10)

博士論文
[1]利用傾斜影像進行三維數(shù)字城市重建的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 朱俊鋒.武漢大學(xué) 2014

碩士論文
[1]無人機在森林資源管理中的應(yīng)用[D]. 賈茜.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
[2]基于無人機影像的運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)（SfM）研究[D]. 李永露.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[3]機載激光雷達點云濾波算法研究[D]. 胡永杰.東華理工大學(xué) 2015
[4]機載激光雷達數(shù)據(jù)濾波生成DEM技術(shù)研究[D]. 靳克強.解放軍信息工程大學(xué) 2011



本文編號：3030581