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公开(公告)号：CN109446983A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811254706.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于两期无人机影像的针叶林采伐蓄积量估算方法，获取针叶林伐区采伐前后两期无人机影像，并自动解算航片内外方位元素生成镶嵌影像及影像点云，采用地面控制点进行几何精校正，通过点云匹配的方法，使得每棵树的位置与相应的地面位置一一对应，利用布料模拟滤波算法获得林冠点云以及地面点云；利用林冠点云生成的数字表面模型减去地面点云生成的数字高程模型的差值得到采伐区高精度的冠层高度模型。利用动态窗口的局域最大值法处理冠层高度模型，获取采伐区每棵针叶树的位置。研建胸径-树高回归模型，根据二元立木材积公式计算单木材积和采伐蓄积量。本发明为快速高效、客观、准确实现针叶林采伐蓄积量的估算提供了一种新途径。
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公开(公告)号：CN107328741B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710479184.8
申请日：2017-06-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/47
Abstract: 本发明涉及一种土壤侵蚀方程中植被覆盖与管理因子C改进方法，引入遥感数据时空融合模型和地形调节植被指数TAVI，改进植被覆盖与管理因子C的计算方法，即利用地形调节植被指数TAVI代替传统的归一化指数NDVI来估算植被覆盖与管理因子C以消除地形引起的阴坡和阳坡差异，通过逐月植被覆盖与管理因子C与降雨侵蚀力因子R的相乘累加改进传统仅利用单一时相植被覆盖与管理因子C来计算土壤侵蚀模数，有效地匹配了植被覆盖与降雨的年内变化。本发明既消除了地形引起的阴坡和阳坡差异，又顾及了植被的季节变化特征，提高了C因子的估算精度，有效提高了土壤流失强度的估算精度与合理性。
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公开(公告)号：CN119229185A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411269107.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机遥感的松树枯死木除治进展信息分类识别方法。基于监测区域内松树枯死木爆发期与除治末期的无人机遥感影像数据获取新增枯死木、未伐枯死木、已伐未清理、已伐且清理四种松树枯死木除治进展信息。首先，获取动态观测区域内的松材线虫病疫情爆发期与松树枯死木除治末期无人机数字正射影像图DOMT1、DOMT2和数字表面影像图DSMT1、DSMT2；利用YOLOv8n算法建立DDPTnet网络模型与两期DOM数据获取新增枯死木信息；通过栅格差值计算获取采伐区信息，与采伐前枯死木点位进行叠置分析获取未伐枯死木点位信息与已伐枯死木点位信息；通过YOLOv5n分类网络获得已伐未清理与已伐且清理两种枯死木除治信息。本发明可为松材线虫病疫情防治工作提供客观有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN110033484B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201910321231.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种结合UAV影像和TLS点云的高郁闭森林样地树高提取方法，结合无人机影像和地面激光雷达点云的森林样地树高提取方法：同时获取高郁闭度森林样地无人机（UAV：Unmanned aerial vehicle）影像点云与该样地的地面激光雷达（TLS：Terrestrial Laser Scanning）点云数据。通过尺度不变特征变换（SIFT）特征点匹配算法实现两种数据匹配融合。基于融合的点云数据，采用改进的局部极大值算法提取样地的单木树高。本发明可实现同时从林下和冠层两个方向来测量森林样地参数，为更全面、更精确的估算亚热带高郁闭度森林样地的树高提供了一种新的途径。
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公开(公告)号：CN110033484A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910321231.5
申请日：2019-04-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种结合UAV影像和TLS点云的高郁闭森林样地树高提取方法，结合无人机影像和地面激光雷达点云的森林样地树高提取方法：同时获取高郁闭度森林样地无人机（UAV：Unmanned aerial vehicle）影像点云与该样地的地面激光雷达（TLS：Terrestrial Laser Scanning）点云数据。通过尺度不变特征变换（SIFT）特征点匹配算法实现两种数据匹配融合。基于融合的点云数据，采用改进的局部极大值算法提取样地的单木树高。本发明可实现同时从林下和冠层两个方向来测量森林样地参数，为更全面、更精确的估算亚热带高郁闭度森林样地的树高提供了一种新的途径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113205539A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110453656.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机遥感的伐区造林坑穴参数提取方法，包括以下步骤:步骤S1:获取伐区造林坑穴的航拍影像数据，经处理得到DSM图像;步骤S2:基于Canny边缘检测方法，对DSM图像进行边缘检测，生成坑穴边界图像；步骤S3:对坑穴边界图像圆形霍夫变换方法，得到圆形坑穴对象，将提取的坑穴对象个数作为坑穴数量提取结果；步骤S4:根据坑穴数量提取结果，将圆形对象的直径作为坑穴的宽度；步骤S5:根据步骤S3得到的坑穴提取结果和步骤S1生成的DSM，分别统计每个坑穴对象内部像素点高程值的最大值和最小值，两者的差值作为坑穴的深度。本发明能够快速有效的获取伐区造林坑穴参数，为造林坑穴参数提取及质量检测提供一种新的方法。
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公开(公告)号：CN107832681A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710997500.0
申请日：2017-10-16
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G01B11/0608 , G06T15/005 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及联合LiDAR点云和同步遥感影像的森林单木树高估算方法：获取森林区域低密度机载LiDAR点云数据和同步高分辨率航空遥感影像。通过对目标区同步航空遥感影像进行镶嵌和正射校正，获得目标区数字正射影像图DOM；从数字正射影像图中获取单木林冠位置、林冠边界信息以及单木冠幅信息；对研究区的机载LiDAR点云数据进行处理，结合获取的单木林冠信息得到对应单木林冠内的点云数据；基于以上结果，构建三维树高模型；根据单木林冠内激光点的个数大于1、等于1和无激光点三种情况进行三维树模型的优化和重建，从而计算得到对应林冠顶点的高度值 。将树高估算等级提升到单木水平，并有效提高林分单木树高估算的精度。
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公开(公告)号：CN106875407A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710070334.X
申请日：2017-02-09
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06T2207/10032 , G06T2207/20036 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明涉及一种结合形态学和标记控制的无人机影像林冠分割方法：利用无人机获取若干幅林区的局部遥感影像，经镶嵌和正射校正得到完整遥感影像；采用高斯滤波方法对绿光波段进行平滑滤波处理；采用自适应的局部最大值搜索方法从绿光波段中检测林冠顶点位置；利用形态学运算，通过一个强制最小值转换将获取的林冠顶点位置信息强加到影像上；对于正射校正的真彩色遥感影像，采用ISODATA聚类算法得到只包含林冠区域和非林冠区域两类的二值影像，将提取出的非林冠区域作为分割的外部标记；将外部标记强加到经过强制最小值转换后的影像上进行分水岭变换分割，获得精确的林分单木林冠边界信息。本发明有效解决了常规方法造成的林冠边界分割不准确问题。
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公开(公告)号：CN118314461A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410519303.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种集成卫星和无人机遥感数据的高郁闭度人工林森林蓄积量估算方法，首先，获取研究区的无人机数据，利用基于点云的区域增长结合阈值判别分割算法提取单木树高与单木位置信息；利用已有的无人机影像制作树种样本集，建立以Unet‑ResNet14*为主网络的Self‑training半监督方法的树种分类模型；利用森林小班样地信息对林龄和平均树高进行统计建模；结合利用时序卫星遥感林龄因子估算的伐区森林小班平均树高，采用合适的融合策略修正无人机LiDAR遥感获得的树高信息；基于实测数据研建的胸径‑树高模型获得伐区林分平均胸径信息；根据树种类型，将最终获得树高、胸径结果代入区域二元立木材积量公式获得伐区森林蓄积量。
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公开(公告)号：CN107832681B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201710997500.0
申请日：2017-10-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及联合LiDAR点云和同步遥感影像的森林单木树高估算方法：获取森林区域低密度机载LiDAR点云数据和同步高分辨率航空遥感影像。通过对目标区同步航空遥感影像进行镶嵌和正射校正，获得目标区数字正射影像图DOM；从数字正射影像图中获取单木林冠位置、林冠边界信息以及单木冠幅信息；对研究区的机载LiDAR点云数据进行处理，结合获取的单木林冠信息得到对应单木林冠内的点云数据；基于以上结果，构建三维树高模型；根据单木林冠内激光点的个数大于1、等于1和无激光点三种情况进行三维树模型的优化和重建，从而计算得到对应林冠顶点的高度值。将树高估算等级提升到单木水平，并有效提高林分单木树高估算的精度。
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