本文關鍵詞：攝影測樹原理與技術方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：森林資源調(diào)查與監(jiān)測的目的在于查明和落實國家森林資源的數(shù)量和質(zhì)量,宏觀掌握森林資源的發(fā)展和變化,并為國家森林資源可持續(xù)發(fā)展決策提供數(shù)據(jù)支持,是國家森林資源管理的基礎。目前我國采用的傳統(tǒng)森林調(diào)查方法費事、費力,調(diào)查效率低下隨著技術的進步,特別是隨著攝影測量與遙感技術的發(fā)展,越來越多的林業(yè)工作者開始使用攝影測量測樹的方法來完成森林資源調(diào)查,使得森林資源調(diào)查技術開始向無接觸化、智能化、現(xiàn)代化的方向發(fā)展。為了解決常規(guī)攝影測樹方法中必須依賴物方控制條件,且難以進行樣地觀測的問題,本文以吉林省黃泥河林業(yè)局下轄林場為研究區(qū),圍繞“利用攝影測量技術進行單木和樣地測量的原理與技術方法”這一較為重要的林業(yè)調(diào)查問題展開了研究,主要研究包括通過原理、實驗和數(shù)據(jù)分析遙感反演技術、無人機航空攝影測量技術、常規(guī)近景攝影測量技術三種不同尺度攝影測樹方法的調(diào)查能力和局限性,最終提出使用雙目相機進行單木觀測和樣地觀測的原理和技術方法,并通過模型和實驗分析其誤差來源和影響精度的因素。首先,分析介紹了基于衛(wèi)星遙感影像的蓄積量模型反演計算方法,具體方法為對所選的遙感影像進行幾何糾正和輻射糾正,對處理后的影像提取各波段的紋理因子光譜因子,結合地面蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)分析所提取的因子和蓄積量之間的相關性,通過相關性分析選擇蓄積量模型的備選因子,并通過統(tǒng)計分析的方法建立蓄積量和備選因子之間的多元線性回歸模型。并以吉林省黃泥河地區(qū)的資源3號衛(wèi)星影像為遙感數(shù)據(jù)源,與地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)結合進行了分析,建立了黃泥河地區(qū)的森林蓄積量反演模型,并分析了模型的精度。同時提出了遙感反演方法進行森林調(diào)查的局限性,即遙感數(shù)據(jù)源和地面數(shù)據(jù)的獲取的局限性,模型的精度和適用范圍的局限性,調(diào)查能力的局限性。其次,分析了無人機航空攝影測量測樹因子提取以及預估模型建立的方法,即對無人機獲取的影像數(shù)據(jù)進行處理,建立數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像(DOM),從中提取單木樹高、冠幅以及林冠的平均冠幅、平均高和樣地的郁閉度、密度等,通過提取的因子和實地調(diào)查數(shù)據(jù)建立胸徑和蓄積量反演模型,進而完成單木胸徑和林分蓄積量的估測。并通過黃泥河地區(qū)的無人機飛行數(shù)據(jù)和地面調(diào)查數(shù)據(jù),分析了以上因子提取的精度,建立了當?shù)氐臒o人機蓄積量和胸徑反演模型,并對模型進行了精度評價。相對于衛(wèi)星遙感手段,無人機森林調(diào)查獲取的測樹因子種類更多,但是仍然無法完成胸徑和蓄積的直接測量。最后,在遙感和無人機調(diào)查都只能通過反演方法獲取胸徑數(shù)據(jù)的前提下,嘗試采用地面攝影測量技術進行單木和樣地調(diào)查,分析了現(xiàn)有現(xiàn)有常用近景攝影測量方法在森林調(diào)查中存在的問題,即其定向解算均需要外界輔助條件,僅能進行單木或者小范圍林區(qū)的調(diào)查。為了解決以上問題,提出使用“自帶基線、垂直固定于三腳架上、正直或交向攝影、旋轉拍攝”的雙目相機來進行單木和樣地調(diào)查的方法,固定基線可在無需物方控制條件的情況下在輔助坐標系中完成定向,正直或交向攝影可以獲取較大的立體像對有效觀測區(qū)域,豎直放置相機可以減少因為邊緣點不為同名點而帶來的觀測誤差,固定于三腳架上和旋轉拍攝的手段可以直接獲取多組立體像對之間的空間轉換關系,達到擴大觀測范圍的目的。并通過編寫軟件完成了雙目相機的同名點選取、相對定向、坐標運算、胸徑提取等內(nèi)業(yè)工作雙目相機可以在不需要外界輔助條件的相對坐標系中進行坐標計算,可直接從立體像對中提取單木的胸徑、樹高、材積、干型等因子；通過安置在三角架上并旋轉,即可以在已知旋轉角度關系的前提下將觀測區(qū)域擴大并獲取多次拍攝之間的坐標系轉換關系,從而完成“圓形像片樣地”的拍攝,可從中進行樣地調(diào)查,獲取樣地內(nèi)各目標木胸徑、樹種、相對位置關系,并可以完成各種形狀樣地的轉換、樣地蓄積量的計算、角尺度、密度和株數(shù)等因子的計算。并通過模型和實驗分析了雙目相機森林觀測的誤差來源和精度,即雙目相機獲取的結果精度除了與同名點的選取方式有關,還與雙目相機的基線長度B和拍攝距離L相關,基線長度越長,拍攝距離越短,其結果精度越高,并通過實驗獲取了文中所用的雙目相機基線長度與攝影距離之間需要滿足的關系,即L≤10B。雙目相機的野外測量實驗表明,使用雙目相機測量單木胸徑、樹高和材積的平均相對誤差分別為1.8%、3.6%、6.1%,在黃泥河林業(yè)局下轄的威虎河林場建立的圓形像片樣地中,計算所得的蓄積量的平均相對誤差為5.5%,最大相對誤差為8.2%,使用雙目相機建立像片樣地有效的縮短了森林調(diào)查的外業(yè)工作時間,提高了調(diào)查效率,并且使調(diào)查結果能夠以照片的形式長期保存,可反復利用,為森林監(jiān)測調(diào)查的自動化、無人化、智能化提供了技術與方法支持。
【關鍵詞】：森林調(diào)查 遙感反演 攝影測樹 雙目相機 單木因子測量 相片樣地
【學位授予單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-13
• 1 引言13-21
• 1.1 選題的目的和意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-20
• 1.2.1 國內(nèi)外衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展15-16
• 1.2.2 國內(nèi)外無人機攝影測量技術的發(fā)展16-18
• 1.2.3 國內(nèi)外近景攝影測量技術的發(fā)展18-19
• 1.2.4 雙目視覺技術的發(fā)展19-20
• 1.3 本章小結20-21
• 2 研究內(nèi)容、數(shù)據(jù)獲取及預處理21-34
• 2.1 主要研究內(nèi)容21-23
• 2.1.1 研究內(nèi)容21
• 2.1.2 技術路線圖21-22
• 2.1.3 主要創(chuàng)新點22-23
• 2.2 研究區(qū)概況23-26
• 2.2.1 研究區(qū)示意圖23
• 2.2.2 自然地理條件23
• 2.2.3 森林資源情況23-24
• 2.2.4 氣候情況24
• 2.2.5 地貌情況24-25
• 2.2.6 植物情況25
• 2.2.7 社會經(jīng)濟情況25-26
• 2.3 數(shù)據(jù)獲取及預處理軟件26-32
• 2.3.1 雙目相機數(shù)據(jù)獲取及預處理26-27
• 2.3.2 無人機影像數(shù)據(jù)獲取及預處理27-31
• 2.3.3 遙感影像數(shù)據(jù)獲取及預處理31-32
• 2.4 本章小結32-34
• 3. 衛(wèi)星遙感蓄積量反演模型建立34-44
• 3.1 常用的遙感數(shù)據(jù)源34-35
• 3.1.1 Landsat系列34
• 3.1.2 SPOT系列34
• 3.1.3 QuickBird系列34-35
• 3.1.4 資源3號(ZY-3)系列35
• 3.2 遙感數(shù)據(jù)的預處理35-36
• 3.2.1 幾何校正35-36
• 3.2.2 輻射校正36
• 3.3 遙感因子提取36-39
• 3.3.1 像元光譜因子提取36
• 3.3.2 植被指數(shù)因子提取36-38
• 3.3.2.1 基于波段線性組合的簡單植被指數(shù)37
• 3.3.2.2 用于消除影響因子的植被指數(shù)37
• 3.3.2.3 針對高光譜遙感和熱紅外遙感的植被指數(shù)37-38
• 3.3.3 紋理因子提取38-39
• 3.4 蓄積量估算方法39-40
• 3.4.1 反演因子確定39-40
• 3.4.2 蓄積量反演模型40
• 3.5 黃泥河林業(yè)局蓄積量反演模型40-42
• 3.6 本章小結42-44
• 4. 無人機攝影測量測樹因子提取及預估模型建立44-62
• 4.1 數(shù)據(jù)預處理44-47
• 4.1.1 無人機測區(qū)大小44-45
• 4.1.2 空中三角測量45
• 4.1.3 IMU/DGPS輔助航空攝影測量45-46
• 4.1.4 DOM的生成和制作46-47
• 4.2 樹冠的提取和測量47-50
• 4.2.1 林木樹冠紋理特征提取49
• 4.2.2 單木樹冠確定49
• 4.2.3 樹冠輪廓確定49-50
• 4.2.4 樹冠因子提取50
• 4.3 郁閉度、密度的計算50
• 4.4 樹高的提取50-51
• 4.5 單木及林分模型的建立51-54
• 4.5.1 胸徑-樹高模型51-52
• 4.5.2 冠幅-胸徑模型52-53
• 4.5.3 冠幅、樹高-胸徑模型53
• 4.5.4 無人機航空蓄積量反演模型53-54
• 4.6 結果及驗證54-61
• 4.6.1 樹高對比數(shù)據(jù)54-55
• 4.6.2 冠幅對比數(shù)據(jù)55
• 4.6.3 模型反演結果55-61
• 4.6.3.1 胸徑-樹高建模結果55-57
• 4.6.3.2 胸徑-冠幅建模結果57-58
• 4.6.3.3 胸徑-冠幅、樹高模型58-59
• 4.6.3.4 航空蓄積量模型結果59-61
• 4.7 本章小結61-62
• 5. 雙目相機測樹原理與技術方法研究62-124
• 5.1 近景攝影測量基本理論62-73
• 5.1.1 攝影測量中常用的坐標系62-63
• 5.1.2 攝影測量影像的內(nèi)外方位元素63-65
• 5.1.3 坐標系的旋轉和平移65-67
• 5.1.4 共線方程及共面方程67-69
• 5.1.5 相機的畸變參數(shù)和相機檢校69-72
• 5.1.6 相對定向72-73
• 5.2 雙目相機測樹原理及其軟件實現(xiàn)73-90
• 5.2.1 現(xiàn)有的近景攝影測量森林調(diào)查方法73-74
• 5.2.2 雙目相機的設置思路74-80
• 5.2.3 坐標提取與胸徑計算80-84
• 5.2.3.1 基于點投影系數(shù)的立體像對前方交會80-81
• 5.2.3.2 基于共線方程的立體像對前方交會81
• 5.2.3.3 胸徑計算及精度驗證81-84
• 5.2.4 雙目相機的旋轉84-88
• 5.2.4.1 繞X軸的旋轉85-87
• 5.2.4.2 繞Y軸的旋轉87-88
• 5.2.5 雙目相機測樹軟件實現(xiàn)88-90
• 5.3 雙目相機的攝影距離、基線與精度的關系研究90-108
• 5.3.1 目標樹與雙目相機位置的關系研究90-95
• 5.3.2 基線長度、攝影距離與測量精度的關系95-102
• 5.3.2.1 正直攝影的精度估算95-100
• 5.3.2.2 交向攝影的精度估算100-102
• 5.3.3 實驗及結果102-108
• 5.3.3.1 實驗準備103
• 5.3.3.2 實驗方法103-104
• 5.3.3.3 實驗結果104-108
• 5.4 雙目相機的測樹應用108-123
• 5.4.1 單木調(diào)查108-114
• 5.4.1.1 樹高測量108-109
• 5.4.1.2 干型提取109-110
• 5.4.1.3 立木材積測量110-112
• 5.4.1.4 實驗結果112-114
• 5.4.2 像片樣地114-118
• 5.4.2.1 圓形像片樣地的建立114-115
• 5.4.2.2 圓形像片樣地的內(nèi)業(yè)處理115
• 5.4.2.3 樹心坐標獲取及轉換115-116
• 5.4.2.4 像片樣地的大小和遮擋木116-117
• 5.4.2.5 像片樣地的成果和蓄積量計算117-118
• 5.4.2.6 像片樣地的工作量118
• 5.4.3 黃泥河林業(yè)局的像片樣地結果118-121
• 5.4.4 其他形狀的像片樣地121-123
• 5.4.4.1 方形樣地121
• 5.4.4.2 不規(guī)則多邊形樣地121-122
• 5.4.4.3 圓形樣地群122-123
• 5.5 本章小結123-124
• 6. 結論與討論124-127
• 6.1 結論124-126
• 6.2 討論126-127
• 參考文獻127-135
• 個人簡介135-136
• 導師簡介136-138
• 獲得成果目錄138-139
• 致謝13

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本文編號：400382