中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2012年
1期
80-84
,共5页
激光雷达%单株木%识别%参数反演%马尔可夫随机场
激光雷達%單株木%識彆%參數反縯%馬爾可伕隨機場
격광뢰체%단주목%식별%삼수반연%마이가부수궤장
为了提高利用机载激光雷达林木识别精度,以全波形激光雷达分解数据为基础,首先利用控制标记分水岭算法对树冠高程模型进行分割,初步确定单株木位置；然后结合单株木结构特征,在三维空间中利用马尔可夫随机场进行单株木点云分割；最后,使用9个样地实测数据对激光雷达反演的林木参数进行回归分析验证.结果表明:单株木识别率为76％,位置误差均值和方差分别为0.67、O.19m,单株木树高、树冠直径和胸高径的RMSE分别为1.03 m(4.57％)、0.56 m(10.48％)、3.01 cm(11.01％),样地断面积和材积的RMSE分别为2.42 m2/hm2(8.11％)和17.83 m3/hm2(9.11％).研究能有效提高单株木点云分割精度,能满足单株木和林分参数反演要求,提高林业调查的自动化程度.
為瞭提高利用機載激光雷達林木識彆精度,以全波形激光雷達分解數據為基礎,首先利用控製標記分水嶺算法對樹冠高程模型進行分割,初步確定單株木位置；然後結閤單株木結構特徵,在三維空間中利用馬爾可伕隨機場進行單株木點雲分割；最後,使用9箇樣地實測數據對激光雷達反縯的林木參數進行迴歸分析驗證.結果錶明:單株木識彆率為76％,位置誤差均值和方差分彆為0.67、O.19m,單株木樹高、樹冠直徑和胸高徑的RMSE分彆為1.03 m(4.57％)、0.56 m(10.48％)、3.01 cm(11.01％),樣地斷麵積和材積的RMSE分彆為2.42 m2/hm2(8.11％)和17.83 m3/hm2(9.11％).研究能有效提高單株木點雲分割精度,能滿足單株木和林分參數反縯要求,提高林業調查的自動化程度.
위료제고이용궤재격광뢰체림목식별정도,이전파형격광뢰체분해수거위기출,수선이용공제표기분수령산법대수관고정모형진행분할,초보학정단주목위치；연후결합단주목결구특정,재삼유공간중이용마이가부수궤장진행단주목점운분할；최후,사용9개양지실측수거대격광뢰체반연적림목삼수진행회귀분석험증.결과표명:단주목식별솔위76％,위치오차균치화방차분별위0.67、O.19m,단주목수고、수관직경화흉고경적RMSE분별위1.03 m(4.57％)、0.56 m(10.48％)、3.01 cm(11.01％),양지단면적화재적적RMSE분별위2.42 m2/hm2(8.11％)화17.83 m3/hm2(9.11％).연구능유효제고단주목점운분할정도,능만족단주목화림분삼수반연요구,제고임업조사적자동화정도.
