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公开(公告)号：CN110580468B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910856188.2
申请日：2019-09-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法。该方法包括以下步骤：对需要测量的单木环绕拍摄，获取单木的多重叠度影像；采用图像密集匹配的方法对重叠度高的照片进行拼接，然后采用空三加密的方法生成密集点云，获得单木的三维点云数据；接着将点云数据进行去噪处理并进行地面点分类，根据地面点进行归一化处理，生成数字表面模型DSM；在生成的DSM上直接对单木进行测量，获得单木结构所需的参数，并与实际测量的结果进行对比分析及精度评价。该方法通过非接触测量，更加方便快捷，大大缩短了人工时间和资金支出。通过本发明对单木结构参数提取测量，与使用其他相近遥感方法进行分类相比，其总体精度提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108981616B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810930500.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达经验模型反演人工林有效叶面积指数的方法，属于森林资源调查、森林立地质量评价和森林生产力估测研究领域。本发明将无人机激光雷达原始点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取冠层结构特征变量，结合地面实测数据和提取的特征变量，在筛选特征变量的基础上利用统计模型法对研究区内样地尺度的有效叶面积指数进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，获取特定范围的“面”上连续分布的有效叶面积指数的效率和精度都比较高，通过本发明对人工林有效叶面积指数进行提取，与使用其他相近遥感方法相比，其决定系数提升了5％以上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108872964A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810930730.X
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开一种基于无人机LiDAR数据的银杏人工林郁闭度提取方法，包括对激光雷达离散点云数据滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；然后分别基于归一化点云数据提取特征变量，结合地面实测郁闭度和提取的特征变量，在优选变量的基础上进行逐步回归构建预测模型对研究区内郁闭度进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，可以高效率且高精度地获取特定范围的“面”上连续分布的郁闭度。全面深入地提取了多组人工林冠层无人机激光雷达点云特征，从而高质量地提取了人工林林分郁闭度。与使用其他相近遥感方法进行林分郁闭度反演相比，其相对均方根误差降低1.7％。
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公开(公告)号：CN109146951A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810870109.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 南京林业大学
CPC classification number: G06T7/62 , G01S17/89 , G06T5/002 , G06T2207/10044 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达孔隙度模型估测银杏人工林叶面积指数的方法，包括：1)对无人机载激光雷达离散点云数据滤波并插值生成数字地形模型，使用生成的数字地形模型对激光雷达点云数据进行归一化处理从而获得归一化后的激光雷达点云数据；2)使用孔隙度模型法对人工林进行样地尺度的叶面积指数估测。本发明通过无人机激光雷达数据结合孔隙度模型法对亚热带典型平原人工林进行叶面积指数估算，具有灵活、快捷、低成本、高质量等优点，能够较好地记录森林冠层结构特征，有效增强叶面积指数反演的能力和精度。验证结果表明，与使用其他相近遥感方法进行叶面积指数估算相比，其决定系数提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108981616A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810930500.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达经验模型反演人工林有效叶面积指数的方法，属于森林资源调查、森林立地质量评价和森林生产力估测研究领域。本发明将无人机激光雷达原始点云数据进行归一化处理，从归一化点云数据中提取冠层结构特征变量，结合地面实测数据和提取的特征变量，在筛选特征变量的基础上利用统计模型法对研究区内样地尺度的有效叶面积指数进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，获取特定范围的“面”上连续分布的有效叶面积指数的效率和精度都比较高，通过本发明对人工林有效叶面积指数进行提取，与使用其他相近遥感方法相比，其决定系数提升了5％以上。
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公开(公告)号：CN108872964B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810930730.X
申请日：2018-08-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开一种基于无人机LiDAR数据的银杏人工林郁闭度提取方法，包括对激光雷达离散点云数据滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；然后分别基于归一化点云数据提取特征变量，结合地面实测郁闭度和提取的特征变量，在优选变量的基础上进行逐步回归构建预测模型对研究区内郁闭度进行估测。本发明通过获取无人机激光雷达点云并提取冠层特征变量，并结合地面实测数据，可以高效率且高精度地获取特定范围的“面”上连续分布的郁闭度。全面深入地提取了多组人工林冠层无人机激光雷达点云特征，从而高质量地提取了人工林林分郁闭度。与使用其他相近遥感方法进行林分郁闭度反演相比，其相对均方根误差降低1.7％。
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公开(公告)号：CN110580468A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910856188.2
申请日：2019-09-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法。该方法包括以下步骤：对需要测量的单木环绕拍摄，获取单木的多重叠度影像；采用图像密集匹配的方法对重叠度高的照片进行拼接，然后采用空三加密的方法生成密集点云，获得单木的三维点云数据；接着将点云数据进行去噪处理并进行地面点分类，根据地面点进行归一化处理，生成数字表面模型DSM；在生成的DSM上直接对单木进行测量，获得单木结构所需的参数，并与实际测量的结果进行对比分析及精度评价。该方法通过非接触测量，更加方便快捷，大大缩短了人工时间和资金支出。通过本发明对单木结构参数提取测量，与使用其他相近遥感方法进行分类相比，其总体精度提升了5％以上。
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