【摘 要】
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在森林资源调查中,立木高度的测定至关重要,直接影响林分的蓄积量以及森林生物量提取的准确性。本文针对现有的立木高度测量方法中存在的测量效率不高、测量准确度不高及测量
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在森林资源调查中,立木高度的测定至关重要,直接影响林分的蓄积量以及森林生物量提取的准确性。本文针对现有的立木高度测量方法中存在的测量效率不高、测量准确度不高及测量设备价格昂贵等问题,结合鱼眼相机成像原理、图像测量技术及图像处理技术,提出基于半球图像反演林分高度的方法。首先基于鱼眼镜头的等距投影理论提出了测算立木高度的数学模型,在保证模型精度的前提下实现模型内部参数快速求取。其次进行半球图像处理,本文提出利用多算子融合方法进行半球图像中立木轮廓边缘检测,改进四叉树算法实现立木轮廓分割,不仅提高了边缘检测的准确性,同时提高了树木轮廓分割的有效性。根据四叉树算法十字交叉分割特点,本文提出利用Hough变换检测直线,实现立木轮廓极值点的坐标信息提取。最后将该坐标信息代入本文提出的测算立木高度的数学模型中即可输出实际立木高度。该方法采集半球图像的硬件设备由配有鱼眼镜头的手机和测距仪构成,图像采集简单、易操作且设备便携、成本较低。在测算模型的校验实验中,选用实际高度为1855mm柜子时,本文提出的测算方法最大相对误差为1.30%;在单株立木高度测算实验中,本文的提出的测算方法最高相对误差为3.35%,测量精度高于目前广泛使用的超声波测高测距仪。同时本文提出的立木高度测算方法,能够实现对单幅图像内多株立木进行极值点提取,结合立木几何位置关系测算图像内多株立木高度,从而实现林分高度的反演。本文提出的半球图像立木高度测算方法,能够满足国家森林资源二类调查中对立木高度测量精度的要求。相比较其他传统测算方法,精度更高、测量结果更稳定,同时在拍摄半球图像时,单幅图片包含立木信息量大,可以实现同时对多株立木高度测算,提高工作效率。该方法同时为立木胸径、冠幅等立木因子的测量提供技术支持。
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