申请/专利权人：浙江农林大学

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117690047A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/22;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/60;G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于机载LiDAR的杉木人工林标准地精准选设方法，属于林业外业调查的标准地设计方法领域。本发明先进行目标区的无人机影像数据采集，并三维重建后构建林分DEM、DSM和CHM，基于ResUnet卷积神经网络进行全林分的单木分割后，提取单木空间位置、树高、林分郁闭度等参数，根据目标区域的整体形状、DEM及标准地大小要求等，网格化目标区域杉木林形成FG，剔除存在边缘效应且未全部包含目标树种的标准样方，形成SG，统计次选标准地群里所有标准地单木、林分参数，根据与目标区域林分参数的总体偏离情况，选择最具有代表性的地块作为RA。本发明使用机载LiDAR的数据获取手段和计算机辅助决策，是一种更为高效和准确的标准地选设方案。

主权项：1.一种基于机载LiDAR的杉木人工林标准地精准选设方法，其特征在于，具体如下：S1、对目标区域进行激光雷达点云数据采集；S2、对S1中采集的目标区域点云数据进行三维重建和去噪，获得目标区域激光雷达点云数据；S3、将S2中获得的所述激光雷达点云数据进行地面点分离，再分别构建成数字高程模型、数字表面模型和冠层高度模型，并根据目标杉木林空间矢量范围提取目标杉木林的归一化点云数据；S4、将S3中获得的所述冠层高度模型，采用基于ResUnet卷积神经网络的单木分割方式，获取全林分的单木空间坐标，利用ArcGIS软件可视化全林单木空间位置，根据目标林分矢量空间范围统计计算林分总株数密度Dt，并统计全林分的单木株数；S5、结合S3中获得的所述冠层高度模型和S4中获得的单木空间坐标，采用局部最大值算法，获取单木树高，并统计计算林分平均高Ht；S6、对S3中获得的所述归一化点云数据，分离出乔木层、灌草层和地面层点云，根据乔木层点云数量占目标林分范围内的总点云的比例，得到林分郁闭度CDt；S7、根据S4和S5获得的全林分单木树高和全林分的单木株数，统计计算杉木人工林整体的优势木平均高SHt；S8、根据目标区域的目标杉木林分整体形状、标准地面积大小和标准地形状要求，网格化目标林分作为初选标准地群FG，剔除FG中存在边缘效应的标准地，获得次选标准地群SG，按照S4～S7的处理方式，获得SG内的所有标准地的林分参数；所述标准地的林分参数包括标准地株数密度DS、标准地林分平均高HS、标准地林分郁闭度CDS和标准地优势木平均高SHS；S9、基于S8获取的各标准地的林分参数，计算其与全林分的林分参数的总体偏离系数P，并结合S3构建的数字高程模型和数字表面模型判断作业条件，选择偏离系数最小且作业条件较好的作为目标林分的最终标准地RA；所述全林分的林分参数包括林分总株数密度Dt、林分平均高Ht、林分郁闭度CDt和优势木平均高SHt。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江农林大学 一种基于机载LiDAR的杉木人工林标准地精准选设方法

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