發(fā)布時間：2021-12-24 03:05

　　針對傳統(tǒng)森林資源調(diào)查方法獲取單木結(jié)構(gòu)參數(shù)效率低和成本高的問題,提出一種基于SFM算法的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)快速提取方法。以哈爾濱市城市林業(yè)示范基地樹木為研究對象,利用SFM算法獲得單木照片的三維點云,并利用點云數(shù)據(jù)處理軟件對獲得的點云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取,最后與實測參數(shù)進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:1)分別利用SIFT算法、SURF算法以及ORB算法對相機(jī)校檢后的樹木照片進(jìn)行特征點提取匹配,特征點正確匹配個數(shù)分別為23、145以及25,相應(yīng)的耗時分別為18.56、16.04、1.58 s;2)利用SFM算法能獲得樹木照片的稀疏點云和稠密點云,平均每棵樹木點云量為80萬個;3)基于點云數(shù)據(jù)提取單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的胸徑、樹高及冠幅的平均絕對誤差分別為1.79 cm、0.77 m及0.79 m;胸徑、樹高、冠幅的提取值與實測值相關(guān)系數(shù)均>0.94。 

【文章來源】：西北林學(xué)院學(xué)報. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

相機(jī)鏡頭模型示意

1號單木點云

以實測數(shù)據(jù)為橫軸,提取的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)為縱軸,分別得到胸徑、樹高及冠幅的實測與提取值的散點圖(圖4)。從圖4中可以看出,實測單木結(jié)構(gòu)參數(shù)與基于SFM算法提取的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)具有較強的線性相關(guān)性,胸徑、樹高及冠幅的相關(guān)系數(shù)分別為0.96、0.94以及0.97。3 結(jié)論與討論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]融合UAV遙感影像與SFM點云的樹木識別及參數(shù)提取[D]. 楊禮.河南理工大學(xué) 2018
[2]基于特征點匹配的攝像機(jī)非線性標(biāo)定算法研究[D]. 劉中河.哈爾濱理工大學(xué) 2013



本文編號：3549704