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公开(公告)号：CN114279323A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111388098.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京林业大学 , 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本发明提供一种用于中小型乔木(5m～30m)的单株立木材积无损测定方法。一个使用森林调查智能测树仪(Forest Survey Intelligent Dendrometer，FSID)计算中小型乔木树种的单株立木材积的方法，使用自主研发的FSID结合双点观测法，分别对立木进行照片获取，利用改进的伐倒木区分求积算法进行“立木区分求积”，通过立木树干分析与树干数据计算，最后得出单株立木材积。本发明针对现有的计算单株立木材积技术存在的弊端和不足，改良传统的单株立木材积测量方法，提供了一个既不损伤树木，又能以较高精度和较低成本获取单株立木材积的方法。
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公开(公告)号：CN118189805A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410130719.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 北京测绘学会 , 北京市测绘设计研究院 , 北京林业大学
Abstract: 本申请涉及一种地下管线测量方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及测量技术领域。该方法包括：终端设备通过控制管井中的拍摄设备采集管井图像数据，并基于管井图像数据中图像尺寸和实际尺寸之间的比例尺，对管井图像数据进行处理，得到管井中地下管线的信息。其中，拍摄设备与终端设备通信连接。采用本方法能够提升地下管线的测量精度，同时降低地下管线测量的危险系数。
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公开(公告)号：CN117290712A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311300659.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F18/2134 , G06F18/2113 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06F30/27
Abstract: 本发明为一种基于EEMD方法对气象输入数据频率分解的统计降尺度方法，属于气象与水文交叉技术领域。针对目前存在的小尺度气象数据的非平稳时间序列及相关性丧失问题，本发明通过EEMD将小尺度气象和大尺度气候的时间序列拆分为趋势、季节、周期等多个单分量信号，使每个分量信号只包含一种成分以减少其他成分的干扰，提升拟合效果，利用MLP模型解决小尺度气象因子与大尺度气候变量的非线性问题，以BMA方法根据模拟与实测数据的一致性自适应赋值各GCM的权重，降低低性能GCM的影响，构建SWG将空间降尺度模型输出的月尺度数据降为日尺度，通过SP算法重构多站点间日尺度数据的相关性，为模拟未来情景提供有效驱动数据。
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公开(公告)号：CN115407303A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210989311.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种激光雷达距离模糊消除方法，该方法包括：获取待处理的点云数据，确定点云数据所对应的脉冲重复频率；根据脉冲重复频率，确定与点云数据相对应的脉冲发射时刻序列；确定多个回波信息点与脉冲发射区间的映射序列。根据映射序列和脉冲发射时刻序列，对第一映射关系进行调整，获得用于实现距离检测的目标点云数据。通过映射序列，确定多个回波信息点所位于的脉冲发射区间，结合脉冲发射时刻序列，确定出多个回波信息点所对应的实际脉冲发射时刻，以建立回波脉冲和脉冲发射时刻之间的正确映射关系，从而修正距离模糊的点云数据的错误位置，以实现消除点云数据中存在的距离模糊问题。
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公开(公告)号：CN118483679A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410739681.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达的树固碳能力检测技术，是一种利用激光雷达技术进行森林生态系统监测和碳汇估算的技术，适用于无法砍伐树木的情况下进行森林碳汇能力的检测，属于激光雷达在林业应用技术领域。通过实地使用激光雷达扫描得到的点云数据进行预处理和单木分割，再对点云进行树木定量结构重建，提取测树因子，查找相关的生物量方程代入参数计算树木的生物量，代入树种含碳率计算树木的碳储量，以实现树种固碳能力的检测。开发了一种能够准确、快速、无损地检测树种固碳能力的技术，可以在不测量树高和胸径的前提下，通过建立树木的真实三维空间模型，直接精确提取测树因子并计算单木材积，为树种固碳能力的无损检测提供了一个更加经济的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114136208A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111385752.0
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种无损估算立木材积的低成本树木结构自动重建方法，具体为基于地面摄影测量点云重建树木三维模型的方法。针对现有立木材积估算的弊端和不足，为了降低树干体积估测成本，在不损伤树木的情况下，本发明提供了一个基于地面摄影测量点云的立木材积估算的方法，使用该方法重建树木三维几何结构并提取树干体积，为立木材积无损估测提供了一个更加经济的方法。本发明的研究目标包括：(1)开放AdQSM，开发AdQSM的自动建模方法，有利于更多人使用；(2)开发一种新的低成本树结构建模技术。
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公开(公告)号：CN116594030A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310570265.4
申请日：2023-05-19
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地基激光雷达点云重建树木叶片三维模型并精准测定叶面积的方法。针对现有叶面积估算的弊端和不足，为了降低叶面积估算成本，在不损伤树木的情况下，本发明提供了一个利用地基激光雷达精准估算叶面积的方法，使用该方法重建叶片三维模型并精准估算叶面积，为叶面积估测提供了一个更加高效准确的方法。本发明的研究目标包括：(1)开发树木叶片点云的自动建模方法，有利于更多人使用；(2)开发一种新的精准估算叶面积方法。
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公开(公告)号：CN114359617A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111385749.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明基于MobileNets轻量级卷积神经网络识别岩石岩性，结合迁移学习方法，建立了岩石图像岩性识别模型，提出了一种适合地质现场应用的快速高效识别多类别岩石的方法。一个基于轻量级卷积神经网络结合迁移学习快速高效识别多类别岩石的方法，其特征是：基于MobileNet轻量级卷积神经网络结合迁移学习方法在大型数据集ImageNet上的学习成果，迁移到28类岩石图像数据集，经过再次训练之后，筛选表现最佳的压缩CNNs模型并将其将其部署到移动端，构建适合在地质调查现场使用的岩石识别模型。
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公开(公告)号：CN114279431A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111388086.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本申请涉及一种用于密郁闭度森林的林木位置测量方法及其装置。在郁闭度较高的森林中，全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)信号被林木冠层遮挡严重。在一些森林调查任务中，林业调查人员需要在郁闭度高、定位信号若的森林中获取准确的树木位置。本发明提供了一种用于较高郁闭度森林环境的林木位置测量方法及其装置。集成智能手机和多种传感器(感应盒子)的装置，并配有专门开的智能空间参数测定软件。基于树木相对位置测量原理处理传感器数据并计算出待测立木的位置，根据“林分观测点转移”的模式进行测量功能得出树木位置。考虑到森林资源监测中面临的存在坡地的情形，从便携性的角度考虑，将多种高精度传感器(包括角度传感器、方向传感器、陀螺仪和激光测距模块)集成在一个便于携带的微小的盒子内。
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公开(公告)号：CN115407303B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210989311.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种激光雷达距离模糊消除方法，该方法包括：获取待处理的点云数据，确定点云数据所对应的脉冲重复频率；根据脉冲重复频率，确定与点云数据相对应的脉冲发射时刻序列；确定多个回波信息点与脉冲发射区间的映射序列。根据映射序列和脉冲发射时刻序列，对第一映射关系进行调整，获得用于实现距离检测的目标点云数据。通过映射序列，确定多个回波信息点所位于的脉冲发射区间，结合脉冲发射时刻序列，确定出多个回波信息点所对应的实际脉冲发射时刻，以建立回波脉冲和脉冲发射时刻之间的正确映射关系，从而修正距离模糊的点云数据的错误位置，以实现消除点云数据中存在的距离模糊问题。
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