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从机载激光雷达计算树木库存时间:2024-05-24 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:
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: 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。 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。 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。
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。
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:
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。 |