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公开(公告)号：CN109164461B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811087366.1
申请日：2018-09-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开一种使用单站地基激光雷达点云数据估算单木失叶率的方法，适用于食叶性森林虫害严重性评估，属于地基雷达应用技术领域范畴，关键技术要点包括：1.使用特定方法计算局部区域点云密度；2.使用特定方法利用点云密度估算单木失叶率。解决的关键性问题包括：1.只需在地面调查时目视估计两棵单木的失叶率，降低地面调查工作量，极大提高调查效率；2.估测精度更高，避免人为因素影响。该发明适用于失叶率水平较为一致的人工林，是首次使用仪器测量单木失叶率的方法，成果可为森林虫害治理工作提供基础性数据依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106778696A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710039791.2
申请日：2017-01-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于双向选择判断原理进行遥感手段提取单木与实际单木信息匹配的方法，属林业遥感数据处理与信息提取范畴，其技术特点是以树高差、距离为判定条件，先在遥感手段提取到的林木邻域内筛选最合适的实测木作为匹配木，再以该实测木为中心，通过判断其邻域内遥感手段提取到的单木信息，决定是否成功匹配。解决的关键性问题包括：①可甄别和去除欠分割、过分割等分割误差，避免误差的积累；②在密度高、空间异质性高的林分中匹配精度较高，相比传统方法，解决了树冠相互遮挡林木间匹配不合理的问题。该发明可应用于林业遥感技术反演信息的领域，在评价遥感产品质量、推广遥感产品应用等方面起到巨大推进作用。
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公开(公告)号：CN106778696B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710039791.2
申请日：2017-01-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于双向选择判断原理进行遥感手段提取单木与实际单木信息匹配的方法，属林业遥感数据处理与信息提取范畴，其技术特点是以树高差、距离为判定条件，先在遥感手段提取到的林木邻域内筛选最合适的实测木作为匹配木，再以该实测木为中心，通过判断其邻域内遥感手段提取到的单木信息，决定是否成功匹配。解决的关键性问题包括：①可甄别和去除欠分割、过分割等分割误差，避免误差的积累；②在密度高、空间异质性高的林分中匹配精度较高，相比传统方法，解决了树冠相互遮挡林木间匹配不合理的问题。该发明可应用于林业遥感技术反演信息的领域，在评价遥感产品质量、推广遥感产品应用等方面起到巨大推进作用。
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公开(公告)号：CN106845399A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710039793.1
申请日：2017-01-18
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/6219
Abstract: 本发明公开一种使用分层聚类方式从LiDAR中提取单木信息的方法，属LiDAR点云数据处理与信息提取范畴，关键技术要点包括：1.对点云进行水平分层；2.使用k均值聚类方式对每层点云进行分类并赋予不同属性值；3.对满足预设条件的点云进行融合；4.从属性值相同的点云中提取单木位置、树高、冠幅等信息，并通过单木信息计算林分结构信息。解决的关键性问题包括：1.实现林下层单木的提取，准确提取林分林木数量达80％以上；2.实现由LiDAR提取单木信息计算林分结构的功能；3.对点云密度无过高要求，已证实2p/m2密度的点云即可完成相关工作。该发明可应用于LiDAR反演信息的领域，尤其在结构复杂的林分条件下也可适用，可准确提取单木位置、树高、冠幅及林分结构参数等相关信息。
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公开(公告)号：CN106845399B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710039793.1
申请日：2017-01-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开一种使用分层聚类方式从LiDAR中提取单木信息的方法，属LiDAR点云数据处理与信息提取范畴，关键技术要点包括：1.对点云进行水平分层；2.使用k均值聚类方式对每层点云进行分类并赋予不同属性值；3.对满足预设条件的点云进行融合；4.从属性值相同的点云中提取单木位置、树高、冠幅等信息，并通过单木信息计算林分结构信息。解决的关键性问题包括：1.实现林下层单木的提取，准确提取林分林木数量达80％以上；2.实现由LiDAR提取单木信息计算林分结构的功能；3.对点云密度无过高要求，已证实2p/m2密度的点云即可完成相关工作。该发明可应用于LiDAR反演信息的领域，尤其在结构复杂的林分条件下也可适用，可准确提取单木位置、树高、冠幅及林分结构参数等相关信息。
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公开(公告)号：CN109164461A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811087366.1
申请日：2018-09-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开一种使用单站地基激光雷达点云数据估算单木失叶率的方法，适用于食叶性森林虫害严重性评估，属于地基雷达应用技术领域范畴，关键技术要点包括：1.使用特定方法计算局部区域点云密度；2.使用特定方法利用点云密度估算单木失叶率。解决的关键性问题包括：1.只需在地面调查时目视估计两棵单木的失叶率，降低地面调查工作量，极大提高调查效率；2.估测精度更高，避免人为因素影响。该发明适用于失叶率水平较为一致的人工林，是首次使用仪器测量单木失叶率的方法，成果可为森林虫害治理工作提供基础性数据依据。
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