森林是全球陆地生态系统的重要组成部分,也是人类赖以生存和发展的物质基础。森林资源清查是掌握森林资源状况及其动态变化的重要途径,高效、快速、精准的获取不同森林调查因子一直是森林资源清查的重要工作。地面摄影测量技术因其设备成本低、所需外业工作量少等优势,在现阶段各种地面摄影测量技术及其森林清查中得到广泛研究。然而,这些技术并未经过整理并在同等森林条件下进行对比,未能确定出最佳的利用地面摄影测量进行森林清查的方案。本文研究目的正是在于通过研究各种地面摄影测量技术在森林清查中的应用,最终通过实验结果确定最优生产流程。地面摄影测量技术进行森林清查时的一般生产流程为:(1)通过一定的扫描路径对森林样地进行扫描,获取带有一定重叠度的图像;(2)恢复摄影时各图像的三维位姿;(3)基于带有位姿的图像提取样地中立木及森林参数。本文主要围绕地面摄影测量在生产流程中的各阶段技术进行了研究,其中:在扫描路径上,主要研究了螺旋式、太阳花式及仿航线式三种扫描路径;在恢复摄影时图像位姿上,主要研究了运动恢复结构(Structure from Motion,简称Sf M)、视觉里程计(Visual Odometry,简称VO)及纯视觉的实时定位及构图(Visual Simultaneous Localization and Mapping,简称V-SLAM)三种技术;立木及林分参数提取方面,主要研究了基于图像的稠密点云提取法及本文所构建基于几何的提取法。为对数据生产流程中各阶段数据进行同等条件对比:在样地实验阶段,本文对同样一块样地采用三种扫描路径进行扫描获取三组原始图像;在图像位姿恢复中,本文对样地三组原始图像分别通过三种位姿恢复方法恢复各图像位姿,从而获取到9组带有位姿的图像数据;最后,对9组数据分别使用基于图像稠密点云的方法及本文构建基于几何的系统分别进行处理,从而得到一块样地18组立木及林分数据。本文在18块半径为8米的圆形样地中进行了相关实验,实验结果表明:(1)就扫描路径方法而言,螺旋式路径下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围分别为0.75～1.79cm及0.12～0.32m;太阳花式路径下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围分别为0.80～2.22cm及0.13～0.39m;仿航线式路径下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围为1.49～2.98cm及0.32～0.56m。螺旋式、太阳花式及仿航线式路径下所有方法提取的立木位置在x轴及y轴估计值RMSE范围分别为0.042～0.314m及0.043～0.268m、0.065～0.484m及0.076～0.221m和0.099～0.564m及0.109～0.935m。结果表明,螺旋式路径结果好于太阳花式路径;太阳花式路径优于仿航线路径。(2)就位姿估计方法而言,Sf M位姿估计方式下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围分别为0.75～1.55cm及0.12～0.36m;V-SLAM位姿估计方式下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围分别为0.87～1.77cm及0.14～0.39m;VO位姿估计方式下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围为1.45～2.98cm及0.27～0.56m。Sf M、V-SLAM及VO位姿估计方式下所有方法提取的立木位置在x轴及y轴估计值RMSE范围分别为0.042～0.135m及0.043～0.113m、0.075～0.178m及0.068～0.181m和0.293～0.564m及0.221～0.935m。结果表明,Sf M所获取结果略好于V-SLAM;V-SLAM所获取结果好于VO。(3)本文构建了基于windows平台的森林样地参数提取系统,用于基于几何的方法从给定位姿的图像数据中提取立木及林分参数,该系统利用置于样地中心的特制棋盘格及假定立木竖直的条件构建从图像初始世界坐标系转换到样地坐标系的变换矩阵,从而赋予每一张图像尺度信息及在样地坐标系中的位姿;然后,基于已查找到的特定点构建了估计立木位置、胸径、枝下高信息的算法,并可进一步估计林分参数的算法。在基于稠密图像点云的提取算法中,需在点云稠密化之前使用以上几何方法所获取变换矩阵将图像位置变换到样地坐标系下再进行后续处理。就基于图像稠密点云及基于几何的提取方法而言,基于点云方式下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围分别为1.04～2.98cm及0.13～0.52m;基于几何方式下所有方法提取的胸径、枝下高估计值RMSE范围为0.75～2.20cm及0.12～0.56m。基于点云和几何方式下所有方法提取的立木位置在x轴及y轴估计值RMSE范围分别为0.042～0.564m及0.043～0.935m、0.042～0.433m及0.043～0.405m。结果表明,基于图像稠密点云与基于几何方法所获取结果较为相似。综上所述,经同等森林条件下的相同图像进行不同处理方式进行对比:(1)在扫描路径中,螺旋式路径较优。(2)在位姿估计中,基于Sf M算法所获取结果精度最优,V-SLAM算法结果略差但位姿估计速度更快,从而适合于实时估计的情况中。(3)在提取立木及林分参数的两种算法中,两种算法各有优缺点,基于稠密点云的算法精度较高但鲁棒性差,需要通过其他外界条件辅助确定尺度及样地坐标系;本文所构建基于几何的提取系统,虽然结果受操作员主观影响,但鲁棒性较高,包含了恢复尺度及样地坐标系的模块,更为完善。