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基于UAV遥感的单木冠幅提取及胸径估算模型研究

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在森林资源调查中冠幅和胸径是重要的测树因子,自动获取冠幅和胸径值可以提高森林资源调查效率.以云南松为研究对象,基于无人机影像自动提取单木冠幅参数,拟合不同密度等级样地的单木冠幅和树冠面积与胸径的关系以估测单株胸径.首先利用标记控制分水岭分割算法对样地冠层高度模型(CHM)中的单株树冠进行分割,获取最大、最小冠幅和树冠面积,并与实测数据进行精度评价,然后将提取冠幅与树冠面积与实测胸径进行拟合,建立不同密度等级样地的一元回归模型和二元回归模型.结果表明:单木树冠分割准确率为86.26％,冠幅相对误差平均值为6.04％,冠幅面积的相对误差平均值为11.23％;在拟合的模型中,冠幅&树冠面积-胸径模型的拟合效果最好,决定系数均在0.7以上,该模型验证数据相对误差均不超过5％,符合A类森林资源调查胸径误差值低于5％的要求.提出的基于无人机影像提取冠幅及预测树木胸径的方法较为准确,可推动森林资源调查自动化发展.
Individual Tree Crown Width Extraction and DBH Estimation Model Based on UAV Remote Sensing

张玉薇、张超、王娟、李华玉、白明雄、杨安蓉

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西南林业大学,昆明650224

无人机 单木冠幅 胸径 估算模型

31660236YNWR-QNBJ-2018-334

2021

10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.03.011

林业资源管理
国家林业局调查规划设计院

林业资源管理

北大核心
影响因子：0.757
ISSN：1002-6622
年,卷(期)：2021.(3)
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