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公开(公告)号:CN118169706A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410419047.5
申请日:2024-04-09
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01S17/88
Abstract: 本发明公开了一种星载激光雷达复合高斯模型分解提取林分平均高方法,方法包括:下载待测样地范围区域内的星载激光雷达的森林资源数据,将获取的星载激光雷达数据作为原始数据;对所述原始数据进行预处理,得到预处理后的原始数据;将所述预处理后的原始数据使用复合高斯模型进行分解,预测林分平均高;分别获取无人机激光雷达获取的待测样地的冠层高度模型和待测样地的样地数据,使用所述样地数据对所述冠层高度模型进行验证,得到验证后的冠层高度模型;使用所述验证后的冠层高度模型对复合高斯模型分解得到的预测林分平均高进行比对,优化提取林分平均高。
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公开(公告)号:CN117475151B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202311475702.0
申请日:2023-11-08
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割方法,具体包括以下步骤:对原始机载点云数据进行预处理,获取目标点云,并生成冠层高度模型;利用冠层高度模型,获取树顶位置;基于目标点云,获取树干位置;将树顶位置和树干位置进行匹配,获取树顶点与树干点的合并点集;利用树顶点与树干点的合并点集,重构合并点集中未匹配的树干点,获取重构后的合并点集;通过林木模型和重构后的合并点集,完成结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割。本发明能够有效处理具有复杂冠层结构的林分,对遮挡木有良好的探测能力,且在不同林分密度下具有优异的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117475151A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311475702.0
申请日:2023-11-08
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割方法,具体包括以下步骤:对原始机载点云数据进行预处理,获取目标点云,并生成冠层高度模型;利用冠层高度模型,获取树顶位置;基于目标点云,获取树干位置;将树顶位置和树干位置进行匹配,获取树顶点与树干点的合并点集;利用树顶点与树干点的合并点集,重构合并点集中未匹配的树干点,获取重构后的合并点集;通过林木模型和重构后的合并点集,完成结合树顶树干检测与林木模型的机载点云分割。本发明能够有效处理具有复杂冠层结构的林分,对遮挡木有良好的探测能力,且在不同林分密度下具有优异的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117538847A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311521535.9
申请日:2023-11-15
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种星载激光雷达自适应波形分解提取冠层高度的方法,包括:获取回波信号,对回波信号进行动态噪声去除获取有效信号;对有效信号进行平滑处理,并对经过平滑处理的有效信号进行分析,获取若干个子波信号;基于若干个子波信号计算回波总能量,基于回波总能量确定分解参数;基于分解参数对回波信号进行分解,获取冠层高度。本发明公开了一种星载激光雷达自适应波形分解提取冠层高度的方法,其具有更高的提取效率,相较于传统波形分解方法,能够自动化的完成背景噪声动态去除及森林高度提取,可以在一定程度上减少因坡度问题带来的波形展宽效应,提高森林冠层高度的提取精度。
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公开(公告)号:CN214470868U
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202121019073.7
申请日:2021-05-13
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01C15/00
Abstract: 本实用新型公开了一种机载和地面激光扫描配准标靶组合装置,包括依次竖直连接的支撑件、下连接杆、下靶球、上连接杆和上靶球。支撑件的底端放置于标靶设置地点,顶端连接至下连接杆的底部,下连接杆的顶部设置有下靶球,下靶球的顶部连接上连接杆的底部,上连接杆的顶部设置有上靶球。本实用新型的技术效果在于,通过使用最佳数量的连接杆将双靶球组合在一起,可满足在林业调查的森林环境中机载和地面激光扫描同时观测,从而进行数据融合配准。避免了开发复杂算法进行数据融合的技术难题,操作便捷,成本极低,提高了数据融合的效率和精度。同时,高精度的融合点云数据,更进一步的提高了的林业调查因子的精度,达到精准的森林资源监测。
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