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公开(公告)号：CN113205543B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110584803.6
申请日：2021-05-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的激光雷达点云树干提取方法，包括以下步骤：1）使用地基激光雷达采集样地内样木的点云数据；2）对点云数据进行预处理，得到样地点云数据；3）基于样地点云数据，计算样地点云数据内任意一点的特征参数,并将特征参数组成特征矩阵；4）选择样地内任意一棵样木，该样木涵盖的样地点云数据为训练样本，标记其主干点云和非主干点云；5）基于训练样本和特征矩阵，通过机器学习的方式对整块样地的样地点云数据进行分类训练。基于具有代表性的特征向量，在判别树干点云和非树干点云上能做有效区分，单木的标记训练适用于整个样地。
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公开(公告)号：CN113205543A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110584803.6
申请日：2021-05-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的激光雷达点云树干提取方法，包括以下步骤：1）使用地基激光雷达采集样地内样木的点云数据；2）对点云数据进行预处理，得到样地点云数据；3）基于样地点云数据，计算样地点云数据内任意一点的特征参数,并将特征参数组成特征矩阵；4）选择样地内任意一棵样木，该样木涵盖的样地点云数据为训练样本，标记其主干点云和非主干点云；5）基于训练样本和特征矩阵，通过机器学习的方式对整块样地的样地点云数据进行分类训练。基于具有代表性的特征向量，在判别树干点云和非树干点云上能做有效区分，单木的标记训练适用于整个样地。
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公开(公告)号：CN210773807U
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201922185024.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01B5/06
Abstract: 本实用新型公开一种林木冠幅树高测量用标杆，包括标杆以及设置在标杆上的标杆固定装置、皮尺固定装置和确定装置，所述标杆固定装置与标杆可拆卸的连接，所述皮尺固定装置位于标杆的中部，所述确定装置设置在标杆的顶部。本实用新型的林木冠幅、树高测量用标杆装置结构简单，可以大大减少林业资源调查的人力投入，更加精确的测定林木冠幅和树高。本实用新型制作成本较低，且操作方便，便于携带，可重复使用。本实用新型的林木冠幅、树高测量用标杆装置不仅具有样地确定功能，而且较好地解决了林业资源调查中人员投入的问题，提高了树高和林木冠幅测量的准确性，可在林学、测树学、森林经理学等相关研究领域广泛应用。
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