在森林結(jié)構(gòu)中,諸如胸徑、樹高和冠幅等林分因子,是調(diào)查森林資源的基礎(chǔ)工作,也是評(píng)估森林生物量的基本參數(shù)。傳統(tǒng)的森林調(diào)查通過人工每木檢尺來實(shí)現(xiàn),存在工作強(qiáng)度大、效率低等缺陷。近幾年,無人機(jī)遙感技術(shù)以其便捷的作業(yè)方式和低成本獲取數(shù)據(jù)等優(yōu)勢(shì)快速發(fā)展,在多種行業(yè)引起了較為廣泛的關(guān)注�；谟�(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的無人機(jī)影像處理技術(shù)不斷成熟,為基于無人機(jī)影像的森林遙感研究提供了新的發(fā)展契機(jī)。本文以西北農(nóng)林科技大學(xué)北校區(qū)銀杏林、籃球館和大葉黃楊為研究對(duì)象,研究無人機(jī)影像數(shù)據(jù)在林分因子調(diào)查中的應(yīng)用,結(jié)合冠幅（Crown Width,CW）、樹高（Tree Height,H）和胸徑（Diameter at breast height,DBH）的人工實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),并且選取了幾種常用指數(shù)（r、g、b、RGRI、GLA、NGRDI、EXGR和VARI）,利用多種組合方式和數(shù)學(xué)建模方法,建立不同類型的胸徑預(yù)測(cè)模型,并根據(jù)不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。此外,還對(duì)比分析了基于無人機(jī)遙感的不同地物三維重建方法,取得了以下研究成果:（1）對(duì)于Context Capture和Agisoft Photoscan兩種三維重建方法,無論... 

【文章來源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

第二章材料與方法9第二章材料與方法2.1研究區(qū)概況研究區(qū)位于陜西省咸陽市楊凌區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)北校區(qū)內(nèi)（108.070--108.080E，34.280--34.290N）。楊凌區(qū)處于暖溫帶季風(fēng)半濕潤氣候區(qū)，屬于暖溫帶季風(fēng)半濕潤氣候。該地區(qū)氣候四季特征表現(xiàn)明顯，降雨量充足；全年平均氣溫12.9℃，年降水量635.1--663.9毫米，楊凌區(qū)內(nèi)三面均被水環(huán)繞，多個(gè)人工渠系越境而過，如：渭惠渠、寶雞峽二支渠、渭高干渠等；該地區(qū)具有優(yōu)越的水利條件和豐富的水資源，適合諸如銀杏、楊樹、小麥等多種農(nóng)林作物生長(zhǎng)。本研究選取了校園內(nèi)位于八號(hào)教學(xué)樓與籃球場(chǎng)中間的銀杏林中的112棵銀杏樹為研究對(duì)象（圖2-1所示），其中約2/3樣本數(shù)量的銀杏樹用來擬合模型，1/3樣本數(shù)量的銀杏樹用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆囱菥�。圖2-1研究區(qū)位置Fig.2-1Thelocationofthestudyarea2.2數(shù)據(jù)采集與處理2.2.1人工數(shù)據(jù)采集人工數(shù)據(jù)主要包括胸徑、樹高及冠幅的獲齲胸徑（DBH）為樹木距離地面1.3m處的截面直徑，可通過測(cè)量該橫截面的周長(zhǎng)C，通過公式2-1計(jì)算得到；樹高（H）為樹木從地面上的根莖到樹木最高點(diǎn)的距離或高度，可利用全站儀通過三角測(cè)量法獲取，樹木結(jié)構(gòu)示意圖如圖2-2；冠幅（CW）表示樹木的南北（CW1）和東西（CW2）方向

西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10長(zhǎng)度的平均值，見示意圖2-3，由公式2-3計(jì)算得出。三角測(cè)量法：先測(cè)量全站儀的高度a，然后測(cè)量全站儀和樹木冠層頂部的高差b，并讀出傾斜角度，其示意圖如圖2-4所示，令樹高為H，則樹高的計(jì)算公式為式2-3。CDBH=（2-1）122CWCWCW+=（2-2）H=b+a*tan（2-3）圖2-2樹木結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2-2Thediagramoftreestructure圖2-3樹冠冠幅示意圖Fig.2-3Thediagramofcrownwidth圖2-4三角測(cè)量法示意圖Fig.2-4Thediagramoftriangulation除此之外，對(duì)于不同地物三維重建方法對(duì)比分析中，需要用全站儀測(cè)量籃球館的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]地基激光雷達(dá)森林近地面點(diǎn)云精細(xì)分類與倒木提取[J]. 馬振宇,龐勇,李增元,盧昊,劉魯霞,陳博偉.  遙感學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]剔除土壤背景的棉花水分脅迫無人機(jī)熱紅外遙感診斷[J]. 張智韜,邊江,韓文霆,付秋萍,陳碩博,崔婷.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(10)
[3]無人機(jī)多光譜遙感反演花蕾期棉花光合參數(shù)研究[J]. 陳俊英,陳碩博,張智韜,付秋萍,邊江,崔婷.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(10)
[4]地基激光雷達(dá)技術(shù)在森林調(diào)查中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 晏穎杰,范少輝,官鳳英.  世界林業(yè)研究. 2018(04)
[5]基于影像特征多尺度拓?fù)涞某鞘型恋馗采w信息提取[J]. 王俊海,阮仁宗,林鵬,許玲麗,羅寧.  地理與地理信息科學(xué). 2018(03)
[6]無人機(jī)多光譜遙感反演抽穗期冬小麥土壤含水率研究[J]. 陳碩博,陳俊英,張智韜,邊江,王禹?xiàng)?石樹蘭.  節(jié)水灌溉. 2018(05)
[7]城市森林主要樹種樹冠尺度及生長(zhǎng)空間需求[J]. 王嘉楠,夏媛倩,趙德先,儲(chǔ)顯,胡馬,胡雋,劉慧.  北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[8]多特征多尺度相結(jié)合的高分辨率遙感影像建筑物提取[J]. 林雨準(zhǔn),張保明,徐俊峰,侯凱,周迅.  測(cè)繪通報(bào). 2017(12)
[9]基于綜合指標(biāo)的冬小麥長(zhǎng)勢(shì)無人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)[J]. 裴浩杰,馮海寬,李長(zhǎng)春,金秀良,李振海,楊貴軍.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(20)
[10]基于航模飛行器攝影數(shù)據(jù)的森林信息提取方法[J]. 江志向,陳紫璇,練一寧,王媛.  北京測(cè)繪. 2017(03)

博士論文
[1]東北林區(qū)主要樹種及林分類型生物量模型研究[D]. 董利虎.東北林業(yè)大學(xué) 2015
[2]長(zhǎng)白落葉松人工林樹冠結(jié)構(gòu)及生長(zhǎng)模型研究[D]. 郭孝玉.北京林業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]UAV/RS3D像對(duì)森林信息提取方法研究[D]. 李蘊(yùn)雅.北京林業(yè)大學(xué) 2016
[2]無人機(jī)遙感技術(shù)估算桉樹蓄積量的研究[D]. 付凱婷.廣西大學(xué) 2015
[3]基于pleiades影像的川西南山地常綠闊林林分胸徑、樹高和冠幅的估測(cè)研究[D]. 嚴(yán)剛.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于數(shù)字航空像片樣木的測(cè)樹因子的估測(cè)研究[D]. 趙鑫.東北林業(yè)大學(xué) 2013
[5]塔里木河下游植被恢復(fù)的遙感測(cè)度[D]. 萬紅梅.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[6]基于RS和GIS技術(shù)的火地塘林場(chǎng)森林蓄積量估測(cè)[D]. 馬瑞蘭.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2011
[7]基于多幅圖像序列的三維重建[D]. 佘彥杰.吉林大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3263544