基于RGB-D SLAM手机的森林样地调查系统构建与测试

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基于RGB-DSLAM手机构建了森林样地调查系统,该系统实现了样地构建、每木检尺及林分/样地参数的估计的功能,并在测量过程中使用增强现实为观测者展示测量结果且提供了重新测量的交互方式,使观测者在观测过程中能够检测结果的可靠性并保证所获取样地信息的完整性。该系统在18块半径为7.5m的圆形样地中进行了测试。结果显示,平均胸径估计值的偏差(BIAS)及均方根误差(RMSE)分别为0.36cm(1.93%)及0.69cm(3.89%);平均树高估计值的BIAS及RMSE分别为0.06m(0.50%)及0.63m(2.95%);蓄积估计值的BIAS及RMSE分别为8.5959m~3/hm~2(4.21%)及25.7358m~3/hm~2(8.67%);横断面积估计值的BIAS及RMSE分别为0.9497m~2/hm~2(3.81%)及1.9873m~2/hm~2(7.51%);株树密度估计值的BIAS及RMSE分别为-3株/hm~2(-0.26%)及13株/hm~2(1.12%);坡度估计值的BIAS及RMSE分别为0.30°及0.88°;坡向估计值的BIAS及RMSE分别为-0.44°及7.61°。其中,坡向估计具有较大RMSE是由于当坡度较小时,即使SLAM系统估计位姿有较小漂移时仍会导致该值产生较大偏差,但整体而言坡向仍是无偏的。
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