【摘要】：森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查,是林業(yè)活動(dòng)的一項(xiàng)重要工作,通常由外內(nèi)業(yè)不同的工作組成,目的在于了解森林資源的數(shù)量、質(zhì)量、分布以及變化情況。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、遙感技術(shù)的發(fā)展,森林資源調(diào)查中的外業(yè)工作強(qiáng)度不斷減弱,信息化、自動(dòng)化水平不斷提高,這使得林業(yè)部門對(duì)森林資源監(jiān)測(cè)的時(shí)效性明顯提升。而無(wú)人機(jī)作為近幾年興起的遙感數(shù)據(jù)采集平臺(tái),在森林資源調(diào)查中扮演著日益重要的角色。在我國(guó)南方亞熱帶林區(qū),由于森林分布破碎、類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,自動(dòng)化提取森林信息的技術(shù)仍有待提高,且針葉林是亞熱帶地區(qū)主要的森林生態(tài)系統(tǒng),也是林業(yè)中主要的生產(chǎn)性林種。本文選擇處于亞熱帶的福建省將樂(lè)縣針葉林為主要研究對(duì)象,面向森林蓄積量估算的需求,以無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,輔以LiDAR等數(shù)據(jù),根據(jù)不同的林業(yè)樣地類型,對(duì)林分樣地郁閉度、株數(shù)、樹(shù)高等信息進(jìn)行了提取研究,對(duì)小班蓄積量進(jìn)行了估算,并結(jié)合森林小班和野外調(diào)查數(shù)據(jù),對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)分析了無(wú)人機(jī)影像預(yù)處理方法。研究發(fā)現(xiàn),對(duì)于曝光均勻、重疊率較高的林區(qū)無(wú)人機(jī)影像,借助Pix4D無(wú)人機(jī)影像處理平臺(tái),可生成高精度高分辨率的數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM)。獲得的真彩色正射影像色調(diào)自然、協(xié)調(diào),無(wú)明顯拼接線。(2)單期無(wú)人機(jī)影像針葉林林分參數(shù)提取評(píng)價(jià)。分析了單期無(wú)人機(jī)影像的林分參數(shù)提取能力。結(jié)果發(fā)現(xiàn),單期無(wú)人機(jī)影像可以有效提取林冠、郁閉度和株數(shù),估算精度達(dá)到90%,但對(duì)樹(shù)高估算的能力有限。單期無(wú)人機(jī)影像只能提取出低郁閉度區(qū)域的樹(shù)高值,在中高郁閉度區(qū)域中無(wú)法有效獲取高精度的地形信息。(3)基于兩期無(wú)人機(jī)遙感影像的伐區(qū)蓄積量估算。針對(duì)伐區(qū)蓄積量估算的需求,利用小班采伐前后的兩期無(wú)人機(jī)遙感影像,開(kāi)展了林分蓄積量的估算研究。分析了采伐前后的無(wú)人機(jī)點(diǎn)云匹配、布料模擬濾波算法點(diǎn)云分類的預(yù)處理方法。評(píng)價(jià)了采用自適應(yīng)局域最大值法從冠層高度模型中提取林冠頂點(diǎn)的效果。結(jié)合野外采集的樹(shù)高及單木材積實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立隨機(jī)森林模型,對(duì)伐區(qū)采伐蓄積量進(jìn)行了有效估算,估算精度達(dá)到97%。(4)結(jié)合機(jī)載LiDAR和無(wú)人機(jī)影像的針葉林小班蓄積量估算。采用無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)及機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù),對(duì)約2km2針葉林小班的蓄積量進(jìn)行了估算。結(jié)果發(fā)現(xiàn):漸進(jìn)三角網(wǎng)濾波算法能有效提取出LiDAR點(diǎn)云中地形點(diǎn),獲得較高精度的DEM數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)借助DEM數(shù)據(jù)生產(chǎn)冠層高度模型(CHM),以此為基礎(chǔ)有效提取了研究區(qū)域小班平均樹(shù)高值。同時(shí),借助CHM專題特征輔助林冠、株數(shù)信息的提取,快速預(yù)估出了大面積針葉林小班蓄積量。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S771.8
【圖文】：

２．１．２無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)介逡逑選用瑞士邋ＳｅｎｓｅＦｌｙ公司的小型固定翼ｅＢｅｅ無(wú)人機(jī)和深圳大疆公司的Ｐｈａｎｔｏｍ邋３邋（精逡逑靈）旋翼無(wú)人機(jī)（圖２－２）進(jìn)行無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的獲取。逡逑Ｗｉ？邋－邋％逡逑，？邐－Ｈｔ逡逑？Ａ邐、、》＇、、＜？＂々邋一邐▲逡逑１？邐？ｆ邋？逡逑—邐ｊＷ｛逡逑圖２－２邋ｅｂｅｅ固定翼無(wú)人機(jī)（左）和Ｐｈａｎｔｏｍ邋３邋（精靈）旋翼無(wú)人機(jī)（右）逡逑ｅｂｅｅ無(wú)人機(jī)配備ＳＯＮＹＷＸ２２０相機(jī)，１８００萬(wàn)像素，等效焦距為２４ｍｍ，可以獲得常逡逑規(guī)真彩色圖像數(shù)據(jù)。該無(wú)人機(jī)采用機(jī)載ＧＰＳ自動(dòng)導(dǎo)航駕駛，同時(shí)具備配套ｅＭ0ｔｋｍ２智能逡逑航線規(guī)劃軟件，實(shí)時(shí)將飛機(jī)的飛行軌跡傳送到地面。逡逑

１１６ＷＥ邐ｌｉｒＯＸＴＥ邐１ｉａ‘０ｔＴＥ邐１１９－0ｔｒ邐１２０ＷＥ邐＾逡逑圖２－１研究區(qū)地理位置示意圖逡逑２．１．２無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)介逡逑選用瑞士邋ＳｅｎｓｅＦｌｙ公司的小型固定翼ｅＢｅｅ無(wú)人機(jī)和深圳大疆公司的Ｐｈａｎｔｏｍ邋３邋（精逡逑靈）旋翼無(wú)人機(jī)（圖２－２）進(jìn)行無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)的獲取。逡逑

２．１．４控制點(diǎn)測(cè)量逡逑控制點(diǎn)的布設(shè)與無(wú)人機(jī)成圖精度密切相關(guān)，本文的研究區(qū)域中大部分為林區(qū)，地物逡逑種類單一，房屋墻角及道路交叉口等易于識(shí)別的地方較少，因此，林區(qū)內(nèi)的控制點(diǎn)布設(shè)逡逑相對(duì)于其他區(qū)域更為困難。為克服這一難題，林區(qū)控制點(diǎn)布設(shè)的過(guò)程中選擇反光性較強(qiáng)逡逑的瓷磚十字交叉（圖２－５），使用ＲＴＫ差分ＧＰＳ采集交叉處的控制點(diǎn)信息，獲得的控制逡逑點(diǎn)信息如表（２－２）所示：逡逑１５逡逑

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本文編號(hào)：2782256