森林作为陆地生态系统中重要组成部分,在维持地球碳平衡、调节气候和水土保持等方面具有重要作用,与人类生存发展息息相关。在资源调查中准确获取森林样地内树木的株数、胸径和单木位置等立木参数,监测森林的变化规律,对森林资源管理具有重要意义。相比于传统森林样地调查中所采用的每木检尺获取方式,摄影测量技术提高了森林调查任务中的工作效率,改善了测树因子的获取能力。但受到林下样地内树木存在遮挡和相机有效量程受限等问题的影响,单帧图像获取到的样地信息十分有限。为了高效获取样地完整数据,实验采取移动采集方式全方位、多角度的拍摄样地的图像序列,利用视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)定位原理,实时计算每帧图像在采集时刻相机的位置和姿态。并据此将每帧立体图像恢复出的点云数据转换到起始坐标系中,得到完整的样地点云地图。最后从构建的样地地图中提取立木参数,并对比全站仪的测量结果验证双目视觉算法在林下环境中的定位精度。主要研究如下:双目立体视觉系统。探究双目相机的成像规律以及在森林资源调查任务中选取双目相机作为传感器的原因。最后根据张正友相机标定法计算相机的内部参数,确定图像中像素坐标与三维空间坐标之间的映射关系。双目立体相机深度测量。本章主要介绍实验数据采集工作,其中样地由3块边长为40m的方形实验样地构成,优势树种分别为蒙古栎、落叶松和黑皮油松,样地内结构包括乔木层和草本层,林分密集,郁闭度均大于0.8,具备覆盖面积大、地势起伏明显等林地环境特点。按照图像预处理、灰度差累积窗口匹配和误匹配消除处理流程,衡量左右图像中待匹配像素与候选像素之间的相关性,从而实现左右立体图像之间的像素匹配。最后根据相机基线距离和相似三角形原理,测量各像素点深度。双目立体相机位姿实时解算。按照特征提取、特征匹配、位姿估计、位姿优化的顺序,根据周围环境的纹理信息,在移动过程中实时确定出相机传感器的空间位置和姿态。对比全站仪的测量结果,控制点坐标沿X、Y和Z轴方向的均方根误差分别为0.81 m、0.65 m和0.58 m。实验过程中共采集并处理4322帧高分辨率立体图像,其中3948帧(91%)图像的处理速度为0.06～0.08秒/帧,图像的处理速度高于相机采集频率,算法满足实时处理的要求。双目立体相机重建样地点云。结合单帧立体图像点云重建和双目立体相机位姿实时解算结果,通过坐标系之间的连续变换,重建出样地的完整点云地图。从中能够看出点云地图的重建效果覆盖面积广、数量稠密、纹理信息丰富,可辨识度高,能够满足样地调查中胸径提取、树种识别和单木定位等任务的需要,尤其对于野外工作中难以测量的林木信息,如测量任意高度处的树干直径、枝下高等,更为方便和高效。