隨著無人機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,其在林業(yè)中的應(yīng)用也越來越廣泛。無人機(jī)航空攝影作為高分影像的重要獲取方式,具有成本低、效率高、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn),己逐漸成為森林資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)的新途徑。本研究利用小型無人機(jī)搭載消費(fèi)級(jí)數(shù)碼相機(jī)同時(shí)結(jié)合全站儀地形數(shù)據(jù)在東北林業(yè)大學(xué)城市森林示范基地進(jìn)行了單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取以及生物量反演研究,利用樹高測(cè)量?jī)x等儀器測(cè)得的森林實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行了精度驗(yàn)證,研究結(jié)果如下:(1)基于無人機(jī)與全站儀聯(lián)合的樹高提取針對(duì)單一無人機(jī)影像無法有效地提取高郁閉度林分樹高的問題,提出一種結(jié)合無人機(jī)影像數(shù)據(jù)和全站儀測(cè)量的地形數(shù)據(jù)獲取高郁閉度林分樹高的方法。在研究樣地內(nèi)自動(dòng)提取了 55株單木的樹高,樣地的株數(shù)提取率達(dá)到了 91.7%,實(shí)現(xiàn)了林分樹高的自動(dòng)獲取,與實(shí)際樹高相比,單木樹高的提取精度達(dá)到了 89.9%。(2)中高郁閉度林分樹冠面積提取針對(duì)高郁閉度林分無人機(jī)影像中樹冠相互連結(jié)遮擋導(dǎo)致無法準(zhǔn)確提取樹冠邊界及面積的問題,將樹冠邊界視為圓形同時(shí)利用改進(jìn)的霍夫變換算法提取樹冠邊界及面積。研究在針葉林和闊葉林樣地內(nèi)自動(dòng)提取了 47株和26株單木的樹冠面積,樣地的株數(shù)提取率達(dá)到了 91.2%,與實(shí)際樹冠面積相比,針葉林和闊葉林的單木樹冠面積提取精度達(dá)到了 79%和 83%。(3)森林生物量反演與制圖森林生物量的精確測(cè)定,對(duì)于全球氣候變化和碳循環(huán)研究具有重要的意義。在研究區(qū)域中選取了 20 X 20m的四塊樣地,通過每木檢尺實(shí)測(cè)了每塊樣地的樹高和胸徑數(shù)據(jù),建立H-DBH(樹高-胸徑)估算模型,四塊樣地模型R2均大于0.7。對(duì)林場(chǎng)的森林生物量進(jìn)行了實(shí)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提取總地上生物量平均值為6915.85kg,平均提取精度達(dá)到了 88.6%,通過Arcgis軟件結(jié)合本文提出的研究方法能夠快速得到整個(gè)區(qū)域的地上生物量分布圖。綜上所述,小型小飛機(jī)無人機(jī)搭配數(shù)碼相機(jī)云臺(tái)能夠完成小范圍的中高郁閉度森林結(jié)構(gòu)參數(shù)提取,其精度滿足森林調(diào)查的精度要求。研究的結(jié)果為實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、高效地獲取樹木參數(shù)基本信息,及時(shí)檢測(cè)森林資源的動(dòng)態(tài)變化打下一定的基礎(chǔ),從而加大林業(yè)調(diào)查數(shù)字化和自動(dòng)化程度,減少測(cè)量周期,使我國(guó)數(shù)字化林業(yè)理論和應(yīng)用水平提高到一個(gè)新的層次。
【學(xué)位單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S758.1
【部分圖文】：

圖２－１?ＭＳ－６７０無人機(jī)??

云臺(tái)類型?２０００萬像素?cái)?shù)碼相機(jī)??圖２－１?ＭＳ－６７０無人機(jī)??２．２．２無人機(jī)影像獲取流程??無人機(jī)航空影像的獲取主要包括地面控制點(diǎn)的采集以及林區(qū)航空影像的獲取兩個(gè)步??驟，具體的注意事項(xiàng)如下［５５］：??（１）

云臺(tái)類型?２０００萬像素?cái)?shù)碼相機(jī)??圖２－１?ＭＳ－６７０無人機(jī)??２．２．２無人機(jī)影像獲取流程??無人機(jī)航空影像的獲取主要包括地面控制點(diǎn)的采集以及林區(qū)航空影像的獲取兩個(gè)步??驟，具體的注意事項(xiàng)如下［５５］：??（１）
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2845119