毛竹筍生長(zhǎng)與毛竹產(chǎn)量及固碳能力有密切的關(guān)系,研究毛竹筍蓄積量與生物量之間的關(guān)系,探討毛竹筍生物量變化規(guī)律,有利于了解毛竹筍的生長(zhǎng)特性。利用地面LiDAR技術(shù)獲取毛竹筍三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),進(jìn)而構(gòu)建毛竹筍三維模型,并計(jì)算其體積,嘗試建立毛竹筍蓄積量轉(zhuǎn)換為生物量的數(shù)學(xué)模型。試驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)于利用毛竹筍三維模型計(jì)算的體積與利用Simalian公式計(jì)算的體積,兩者相關(guān)性高;通過樣本檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),毛竹筍蓄積量與生物量的轉(zhuǎn)換模型精度達(dá)到84.24%。以上研究表明,地面LiDAR可以為毛竹筍生物量的快速測(cè)算提供體積參數(shù)。 

【文章來源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020,57(21)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

掃描區(qū)域局部圖。（a）區(qū)域1;(b）區(qū)域2

三維激光掃描系統(tǒng)主要由掃描裝置、內(nèi)置計(jì)算機(jī)以及電源供應(yīng)系統(tǒng)組成，采用非接觸式激光測(cè)量，利用激光測(cè)距原理，記錄被測(cè)物體表面密集的點(diǎn)的三維坐標(biāo)（X,Y,Z）和反射率等信息，點(diǎn)云三維建模后可獲得目標(biāo)物體的長(zhǎng)度、面積和體積等幾何信息。毛竹筍抽枝展葉前的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，易于獲取其完整的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，沒有枝葉的干擾，便于建立其真實(shí)的三維模型。將樣本三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cyclone軟件，利用Cyclone軟件對(duì)樣本點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，分割并導(dǎo)出毛竹筍點(diǎn)云數(shù)據(jù)，如圖2所示。利用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算體積的常用方法大致有四類：模型重建法[23]、凸包算法[24]、投影法[25]和切片法[26]。其中，模型重建法先利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立不規(guī)則三角網(wǎng)，再通過構(gòu)建物理模型計(jì)算體積，該算法受點(diǎn)云密度和不規(guī)則三角網(wǎng)格數(shù)量的影響，需要對(duì)產(chǎn)生的孔洞進(jìn)行修補(bǔ)。凸包算法先用凸包模型模擬不規(guī)則物體，再把模型切片并累加計(jì)算體積，該算法適用于凸體模型，非凸體模型的體積計(jì)算精度較低。投影法利用三角形剖分點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行投影，構(gòu)建關(guān)于投影點(diǎn)與對(duì)應(yīng)點(diǎn)的五面體，通過累加五面體來計(jì)算體積，但該算法容易產(chǎn)生孔洞。切片法沿某一坐標(biāo)軸線進(jìn)行切片，計(jì)算切片上下表面的面積，之后沿平行于該坐標(biāo)軸的方向重復(fù)切片，累加計(jì)算總體積，該算法受切片厚度的影響，體積計(jì)算精度與效率成反比。

本試驗(yàn)將單株毛竹筍的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入Geomagic Studio 2012軟件中，由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)龐雜且存在噪聲點(diǎn)，采用減少噪聲、統(tǒng)一采樣和刪除體外孤點(diǎn)等功能；選擇“封裝”模塊生成曲面模型（由許多細(xì)小的三角面片組成）；為得到符合毛竹筍曲面特征的模型，選擇“松弛”模塊，通過目視解譯，調(diào)節(jié)平滑級(jí)別為4、強(qiáng)度為1和曲率優(yōu)先為1；封裝后生成的曲面模型存在破損漏洞，選擇多邊形選項(xiàng)中基于曲率的“填充單個(gè)孔”功能，逐一修補(bǔ)漏洞，形成完整的毛竹筍三維模型，如圖3所示；構(gòu)建毛竹筍三維模型的閉合體后，選擇分析選項(xiàng)中的“體積計(jì)算”功能計(jì)算體積。3 點(diǎn)云模型測(cè)算毛竹筍蓄積量的精度分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]點(diǎn)云體素細(xì)化生成樹木骨架的方法[J]. 栗榮豪,陳益楠,甘小正,張青,汪沛.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(19)
[2]基于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的樹種分類[J]. 陳向宇,云挺,薛聯(lián)鳳,劉應(yīng)安.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(12)
[3]基于三維激光點(diǎn)云的城市綠化樹種材積及樹干碳儲(chǔ)量無損精確測(cè)算[J]. 徐詩(shī)宇,施擁軍,馮晟斐.  浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[4]利用激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的多方法求取體積的對(duì)比試驗(yàn)[J]. 謝宏全,陳艷紅,曹朔,盧霞.  測(cè)繪通報(bào). 2018(11)
[5]三維點(diǎn)云場(chǎng)景數(shù)據(jù)獲取及其場(chǎng)景理解關(guān)鍵技術(shù)綜述[J]. 李勇,佟國(guó)峰,楊景超,張立強(qiáng),彭浩,高華帥.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(04)
[6]基于從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)的三維點(diǎn)云孔洞修補(bǔ)算法研究[J]. 曾露露,蓋紹彥,達(dá)飛鵬,黃源.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[7]從三維激光點(diǎn)云中快速統(tǒng)計(jì)樹木信息的方法[J]. 肖楊,胡少興,肖深,張愛武.  中國(guó)激光. 2018(05)
[8]基于激光回波強(qiáng)度判別毛竹年齡[J]. 蔡越,徐文兵,梁丹,鄧愫愫,李翀.  中國(guó)激光. 2018(01)
[9]三維激光掃描技術(shù)在船舶排水量計(jì)量中的應(yīng)用[J]. 張吉星,程效軍,程小龍.  中國(guó)激光. 2016(12)
[10]采空區(qū)三角形投影體積算法及其應(yīng)用[J]. 王婷玉,羅周全,黃俊杰,秦亞光.  中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào). 2016(02)

博士論文
[1]森林生物量建模與精度分析[D]. 王仲鋒.北京林業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于地面LiDAR的單株毛竹地上生物量測(cè)算方法研究[D]. 蔡越.浙江農(nóng)林大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3543379