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从机载激光雷达计算树木库存

时间:2024-05-24     作者:ecartotech【原创】

激光雷达和其他遥感方法已成为测量现代森林的主要方法。为了穿透茂密的树冠,林务人员在 Global Mapper Pro 中使用lidar数据来绘制裸露地面高程值,并可视化森林密度、树冠覆盖率和树木高度。野外手动测量木材需要人力和时间。通过空中激光雷达计算树木库存,以及其他生命指标,例如中层覆盖率和裸露地面,可以帮助林务人员以很少的劳动力成本更好地了解现有的林分动态。

此树木清查工作流程侧重于计算林分计数、单棵树高度和位置。

有两个主要步骤,均通过自动点云分析工具执行:

  1. 对点云进行分类以识别树点。

  2. 将点云提取为单独的树特征。

Lidar分类:识别噪声、地面和植被点

点分类将植被与地面点分开,这是处理森林数据的重要步骤。首先,对点云中的噪声点和地面点进行分类:

  • 使用噪声分类工具删除任何异常值将提高分类的准确度。

  • 准确的地面分类将为植被分类期间测量树高提供坚实的基础。

接下来,对植被点进行分类。自动分类工具中有两个选项,Grid和更常用的Max Likelihood。

TreePath.jpg

点分类将植被与地面点分开,这是处理森林数据的重要步骤。

树木分类:植被

植被分类如何工作? Global Mapper 的最大似然分类工具使用点云分割来识别激光雷达中的单个树木。简而言之,分割是一种创建代表单个特征的点簇的方法。每个点簇,即每个检测到的树,都使用随机颜色进行可视化,如下图所示。

Seg-tree-canopies.png

来自机载激光雷达集合的分割树冠。

植被分类设置

虽然默认设置可以在大多数情况下识别树木,但为了获得最佳结果,请调整工具的设置以适合您的森林类型和数据。注意分辨率的设置。

植被设置:对于最大似然,只有一种植被点分类的特定设置。

  • 按高度对单棵树进行分类:启用此选项可根据共享设置确定的高度(低、中或高植被)为树木分配分类。不选中此选项将分配所有检测到的植被点为 #4 中植被分类。

共享设置:由于这些设置反映了森林结构而不是激光雷达处理,因此这些共享设置将在分类和提取期间使用。

  • 树展(Tree Spread):这些设置是指单个树冠的最小和最大宽度。通过告知 Global Mapper 森林中最小和最大的树冠预计情况,这有助于区分树丛。

  • 最小地面高度:低于该值的植被点将被忽略。这有助于区分林下植被和树木。

  • 中等植被阈值:检测到的高度在此值和最大植被值之间的树木将被归类为中等分类。低于该值的树木将被归类为低植被。

  • 最大植被阈值:高于此值的树木将被归类为高植被。

Class_3D.png

这些毗邻的林木根据树高自动分配不同的类别,并通过不同的绿色深浅来区分。

植被提取

特征提取工具从分类点创建矢量特征。可以在这时创建树库存以便于查看和导出。对于树木,植被提取工具会生成:

  • 位于每棵检测到的树顶部的矢量点特征

  • 勾勒出每个树冠的区域(面)特征

  • 从分割点云生成的 3D Mesh层

tree-points.jpg

在每个分段的中心创建一个树点,包含树的测量属性,例如高度、树展宽度和分类。要查看特征数,请查看控制中心的“提取树”图层,或打开属性表以查看右下角的特征数。该点图层可以导出为许多不同的文件类型,包括 CSV,以及与 Global Mapper Mobile 兼容的 GMMP,以便在外业现场查看和编辑。



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