【摘 要】
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随着数字林业的发展,林业资源调查中对立木因子的测量精度以及效率要求越来越高。传统的测量工具普遍存在携带不便、测量效率低、成本高等问题。而现有基于移动端的立木因子测量方法虽然解决了传统方法中存在的问题,但测量时仍需要外部设备的辅助。针对这些问题,本文提出了适用于移动端的立木图像分割方法,并在此基础上利用摄影测量原理构建了立木因子测量模型,开发了基于Android平台的立木因子测量系统,实现了立木胸径
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随着数字林业的发展,林业资源调查中对立木因子的测量精度以及效率要求越来越高。传统的测量工具普遍存在携带不便、测量效率低、成本高等问题。而现有基于移动端的立木因子测量方法虽然解决了传统方法中存在的问题,但测量时仍需要外部设备的辅助。针对这些问题,本文提出了适用于移动端的立木图像分割方法,并在此基础上利用摄影测量原理构建了立木因子测量模型,开发了基于Android平台的立木因子测量系统,实现了立木胸径和树高的快速、便捷测量。本文的主要工作:（1）针对MeanShift算法计算量大,移动端难以支撑其运算的问题,通过色彩空间变换对该算法进行了改进。（2）采用改进Res Net网络深度的Mask R-CNN网络,将训练所得的立木图像分割模型进行部署,实现了在线实时调用。（3）采用张正友标定法在移动端实现了相机的快速自标定。（4）根据摄影测量原理、三角原理构建了深度、立木胸径、立木高度测量模型,可实现深度、胸径、树高的快速计算。（5）开发了立木因子测量系统,实现了基于移动端的立木因子测量。本文中改进后的MeanShift算法较改进前处理耗时降低了80%。融合改进MeanShift的Grab Cut立木分割方法召回率与准确率相比改进前分别提高了9.5%、6.4%。基于Mask R-CNN训练的立木分割方法,召回率与准确率分别为97%与98%。立木树高测量模型平均相对误差为3.46%,立木胸径测量模型平均相对误差为2.35%。开发的立木因子测量系统无需辅助设备及参照物,降低了测量要求,提高了立木因子的测量效率。本文的创新之处:（1）利用智能手机作为测量设备,降低了林业资源调查的成本,并避免了内业处理数据,实现了立木树高、胸径的快速测量。（2）探究基于Grab Cut的立木图像分割方法提高分割精度,并改进Mask R-CNN网络实现立木图像的高精度分割。（3）充分利用手机内置方向传感器,实现无需参照物完成立木图像深度的快速提取。
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