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公开(公告)号:CN119048748A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410968398.1
申请日:2024-07-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06V10/54
Abstract: 一种基于多模态数据的单木树冠分割深度学习方法,属于林业科学研究中的人工智能技术领域。基于高分影像GF‑2、激光雷达Li DAR点云特征和超高分辨率RGB多模态数据,融合矢量化树冠后处理策略,提出深度学习模型,即多模态树冠划分融合网络(MTCDFNet),通过综合多模态遥感数据的森林结构、光谱和纹理特征,实现在多冠层、多树种亚热带森林中树冠的准确分割。
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公开(公告)号:CN115937419A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211558016.5
申请日:2022-12-06
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开一种林分相邻木碰撞响应三维可视化模拟方法和系统,涉及林业科学研究技术领域,该方法包括:获取两棵相邻树木的轮廓点位置信息;采用GJK迭代式算法碰撞检测模型,根据轮廓点位置信息确定两棵相邻树木首次发生碰撞时的碰撞点,得到碰撞点位置信息;采用兰伯特光照模型,根据碰撞点位置信息确定碰撞点的潜在偏移点的光照强度;采用林分相邻木碰撞响应函数,根据潜在偏移点的光照强度确定两棵相邻树木的枝系发生碰撞的响应模式;响应模式包括:同向生长模式、异向生长模式和交叉生长模式;所述响应模式用于进行林木动态生长的三维可视化模拟。本发明能够提高林木动态生长三维可视化模拟的真实性。
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