基于无人机影像的单木参数提取与胸径反演研究

来源 :浙江农林大学 | 被引量 : 3次 | 上传用户:calvin0932
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森林可以调节气候、涵养水源、保持水土,为地球生态系统平衡的保持提供了重要支撑。保护森林资源是人类实现可持续发展的必然要求,目前,我国不断加大对森林的保护和监管力度。森林单株树木(单木)的结构参数包括:胸径、树高、冠幅等,它们的测定是森林资源调查的基础工作,其中胸径参数尤为重要,是准确计算森林蓄积量和生物量的关键。传统的单木结构参数获取主要依靠胸径尺、皮带尺等工具通过人工测量来进行,随着时代的发展,这些方法逐渐暴露出人力成本高、测量误差大、数据滞后等问题。因此,如何快速精确地获取单木的基本参数成为当前森林资源管理的一个重要课题。与此同时,机载激光雷达、无人机等新技术的出现与普及为研究人员提供了新的思路。本研究以银杏为研究对象,基于无人机影像数据提取单木的树冠面积、冠幅和树高三个参数,并以这三个参数为自变量建立一元胸径反演模型、二元胸径反演模型和三元胸径反演模型。主要工作有:(1)通过无人机进行样地单木银杏影像数据的获取,通过Pix4D软件利用运动恢复结构(SFM)方法生成研究区的正射影像图和点云数据集;(2)基于样地二维正射影像图通过e Cognition软件运用多尺度分割算法进行单木银杏树冠的有效分割,并提取单木的树冠面积(CA)、冠幅(CW)值;基于样地三维点云数据通过ENVI Li DAR插件进行三维重建后运用滑动盒子算法提取单木银杏的树高(H)值;(3)在获得了树冠面积(CA)、冠幅(CW)、树高(H)基本参数后,与胸径(DBH)分别建立一元胸径反演模型(CA--DBH、CW--DBH、H--DBH)、二元胸径反演模型(CA&CW--DBH、CA&H--DBH、CW&H--DBH)和三元胸径反演模型(CA&CW&H--DBH)。通过决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)两个指标衡量各个模型的拟合程度,通过平均误差值进行模型精度检验。研究结果表明:52组拟合样本中,CA&CW&H--DBH三元胸径反演模型的决定系数(R2)最高,达到0.825;均方根误差(RMSE)最小,仅为0.9591;19组检测样本中,CA&CW&H--DBH二元胸径反演模型反演的胸径值平均误差为0.75cm,误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。综合来看,三元胸径反演模型是本研究中最优的胸径反演模型,也证明了通过无人机数据可以提取树冠面积、冠幅和树高三个参数,进而可计算得到较高精度的胸径值,为自动化的森林资源调查和监测提供了新思路。
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