基于影像匹配点云的单木结构参数提取开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂的生态系统,也是自然界功能最完善的资源库以及水、碳、养分及能源储存调节库,对改善生态环境、维护生态平衡具有不可替代的作用[1]。

森林三维结构参数是衡量其生态学特性及生长状态的重要指标,也是森林资源调查及可持续经营的基础[2]。

林木结构参数能够用于监测树木的生长状况,了解森林结构参数的动态变化过程,研究树木生长规律以及估算森林蓄积量等方面。

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2. 国内外研究现状分析

Clark 等(2001) 为了获取森林资源调查中的林木信息,运用图像的三维重建方法研究出了一种能够自动测量林木因子的系统模型工具,该工具可以快速采集立木的三维信息,通过构建立木的三维模型来完成对树木的自动测量[7]。

Tan等(2008) 通过人机交互的方式实现了仅用单幅图像就能进行树木模型重建的方法,用户只需在单幅树木图像上草绘出树冠叶子和树根到树枝的主干区域图,然后再根据预先建立好的子树枝叶数据库自动合成树枝和树叶。

虽然此方法具有非参数化的优点,并且减少了用户的操作,但是其只对树木图像中可见部分的重建效果好,对于非可见部分的重建效果则不能完全表达原树木的信息,因此最终重建结果不能准确地反映树木的真实情况[8]。

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3. 研究的基本内容与计划

本研究通过地面近景摄影测量,获取连续高重叠度的森林影像,并通过该影像进行密集匹配,从而获得高密度影像点云。

对所生产的点云借助地面标记进行几何校正。

最后基于校正后的点云提取森林结构参数,如胸径。

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4. 研究创新点

(1)通过将近景摄影测量技术与林业相结合,能够较好的获取树木的所需信息。

这种方法对树木无损、无害,较好的保留了树木的原样,对于在林业调查中,一些人为无法获取的数据也提供了一条新的方法。

(2)近景摄影测量技术的图像测量方法可以测定树高,任意部位树径。

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