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林業(yè)勘察

無人機(jī)測繪技術(shù)在林業(yè)工作中的應(yīng)用主要包括森林資源調(diào)查、病蟲害監(jiān)測、火災(zāi)監(jiān)測、人工增雨、林業(yè)種植等方面，覆蓋面廣、應(yīng)用*好，很大程度上提高了林業(yè)生產(chǎn)效益，解決了人力，節(jié)約了財(cái)力、物力，保證林業(yè)工作質(zhì)量。

機(jī)載激光雷達(dá)勘測方案林業(yè)病蟲、災(zāi)害監(jiān)測

機(jī)載激光雷達(dá)勘測方案

無人機(jī)遙感系統(tǒng)樹木分類應(yīng)用原理

    傳感器：針對不同需要，有多種供選擇類型，如ADC Air 冠層測量相機(jī)，理光 GXR  A12 數(shù)碼相機(jī)等。

    數(shù)據(jù)預(yù)處理：需要借助多種圖像處理軟件，如PixelWrench2，ENVI等。

    分類原理與算法：分析不同農(nóng)作物波普曲線，借助NDVI 等軟件可以*大部分與儀器定標(biāo)、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關(guān)輻照度的變化，增強(qiáng)了對植被的響應(yīng)能力。

    分類結(jié)果分析：根據(jù)合適的算法分析，編程實(shí)現(xiàn)自動分類。

    普適性驗(yàn)證與評價(jià)：：樹木分類結(jié)果混淆矩陣進(jìn)行驗(yàn)證和精度評價(jià)。

無人機(jī)遙感系統(tǒng)森林病蟲害監(jiān)測應(yīng)用原理

1）病蟲害光譜響應(yīng)生理機(jī)制；光學(xué)遙感監(jiān)測，植物在病蟲害侵染條件下在不同波段上表現(xiàn)出不同程度吸收和反射特性的改變，即病蟲害光譜響應(yīng)。

2）病蟲害光譜響應(yīng)特征位置；由于病蟲害葉片或冠層光譜是對植物生理、生化、形態(tài)、結(jié)構(gòu)等改變的整體響應(yīng)，具高度復(fù)雜性，因此對于不同植物，不同類型、不同發(fā)展階段的病蟲害，可能會有多樣的光譜特征。例如水稻，小麥。

3）應(yīng)用于病蟲害監(jiān)測的植被指數(shù)；

4）病蟲害遙感識別和程度區(qū)分算法；一類是基于高光譜非成像數(shù)據(jù)建立的模型，一類是基于圖像的數(shù)據(jù)分析方法。這些方法涉及了多元統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)挖掘算法和圖像分析方法等等。

覆蓋度監(jiān)測

植被覆蓋度，是描述地表植被分布的重要參數(shù)，在分析植被分布影響因素、評價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境等方面具有重要意義。

遙感監(jiān)測森林覆蓋度變化主要分為 2 類：一是通過衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，建立光譜植被指數(shù)與覆蓋度的相關(guān)模型；二是通過人工地面采集數(shù)字影像，對影像進(jìn)行圖像分隔或分類操作，提取覆蓋度。通過衛(wèi)星影像提取覆蓋度，受天氣影響大，且空間分辨率、時(shí)間分辨率常常難以滿森林樣地的覆蓋度變化研究需求。人工地面采集影像提取覆蓋度，大面積范圍應(yīng)用時(shí)耗時(shí)耗力、效率較低。然而，低空無人機(jī)遙感可以彌補(bǔ)原有覆蓋度變化監(jiān)測方法的不足。

森林參數(shù)反演

由于激光雷達(dá)具有多次回波特性，激光脈沖在穿越植被空隙時(shí)，可返回樹冠、樹枝、地面等多個(gè)高程數(shù)據(jù)，有效克服植被影響，更精確探測地面真實(shí)地形。

用Point Process對樹木點(diǎn)云信息進(jìn)行單木分割和高程顯示處理

方案優(yōu)點(diǎn)：

1 FI-LI1.0激光雷達(dá)與已有設(shè)備相比體積小、重量輕、功耗低、集成度高，飛行時(shí)間達(dá)50分鐘以上。該采集平臺每秒鐘*高可獲得30萬個(gè)點(diǎn)，*高可達(dá)到厘米級，獲取數(shù)據(jù)量大且精度高。

2 可以將單木數(shù)據(jù)從整體點(diǎn)云中分割出來，以獲得樹高、樹冠尺寸、樹冠基部高、斷面積、胸徑、立木蓄積和生物量等參數(shù)，更加方便于農(nóng)、林業(yè)領(lǐng)域的研究工作。

    將三維激光雷達(dá)、全球定位系統(tǒng)（GPS）和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（IMU）以及高分辨率相機(jī)集為一體，基于無人機(jī)平臺，用于獲得激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)并能夠生成精確的數(shù)字高程模型（DEM）和數(shù)字表面模型（DSM），同時(shí)也能夠獲取地物的數(shù)字正射影像（DOM）信息，通過對激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理，結(jié)合DSM和DOM我們就可得到真實(shí)的三維場景模型。并使用解算軟件進(jìn)行GPS靜態(tài)解算，GPS/IMU數(shù)據(jù)聯(lián)合解算，坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等，點(diǎn)云數(shù)據(jù)解算完成之后使用軟件進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)校正調(diào)整和航帶偏差調(diào)整，并可以導(dǎo)出LAS數(shù)據(jù)；還可以提取一系列基于激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的森林參數(shù)和統(tǒng)計(jì)變量，包括樹冠高度變量、密度變量、強(qiáng)度變量、郁閉度、葉面積指數(shù)和間隙率?？焖俜囱萆锪?，森林蓄積量，森林覆蓋率；了解其疏密程度以及不同樹齡樹木的情況、推算不同樹種數(shù)量；獲取森林地面DEM，實(shí)現(xiàn)森林結(jié)構(gòu)參數(shù)自動提取以及三維場景重建，用于林業(yè)的監(jiān)控與管理。

    激光雷達(dá)主要原理是進(jìn)行測距和測角。根據(jù)激光在空氣中的傳播，計(jì)算激光器到反射物的距離；同時(shí)利用角度編碼器記錄每一出射光線的角度。這些信號經(jīng)反射、接收、記錄、計(jì)算，構(gòu)成三維圖像。

1)設(shè)計(jì)了一系列基于點(diǎn)云的空間特征，如特征張量、法矢量、曲率、繞率、法矢量分布等，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對不同闊葉樹種枝、葉、果實(shí)的自動分類。

2) 由無人機(jī)自上而下的獲取的林段點(diǎn)云數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)圖像圖形學(xué)算法，從中提出冠幅、樹高等指標(biāo)，并推算蓄積量、郁閉度、葉面積指數(shù)等因子。

3) 提出了基于遷移學(xué)習(xí)，把空間中點(diǎn)云降維投射到不同的投影空間中，并結(jié)合球增長模型實(shí)現(xiàn)葉葉分離。同時(shí)結(jié)合不同樹種枝干以及葉肉的材料性能，運(yùn)用了受力形變方法以及空氣動力學(xué)模型分析枝葉在風(fēng)力載荷下的安全性能。

4) 結(jié)合了林學(xué)模型，如Miller公式、橢球模型、迭代反演法等，對離散點(diǎn)云采用球極投影算法，計(jì)算葉面積指數(shù)，并與真實(shí)的測量結(jié)果相比較。

5) 運(yùn)用了虛擬現(xiàn)實(shí)與計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)分析激光掃描中存在的遮擋影響的問題以及葉面積估測方法。運(yùn)用磁化掃描儀獲取真實(shí)的樹種葉面積葉傾角，同時(shí)建立虛擬的激光掃描儀掃描樹種，設(shè)計(jì)圖形學(xué)算法分析遮擋對葉面積估測的影響。

6)設(shè)計(jì)了基于激光點(diǎn)云的總?cè)~面積反演算法分析了掃描距離和點(diǎn)云密度之間的關(guān)系，設(shè)計(jì)了三角剖分算法實(shí)現(xiàn)離散點(diǎn)云到冠層總?cè)~面積的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

基于激光點(diǎn)云的林段中林學(xué)參數(shù)的估測，以及機(jī)載點(diǎn)云與遙感數(shù)據(jù)之間的尺度轉(zhuǎn)換關(guān)系。

基于空間結(jié)構(gòu)與空間屬性分布的不同樹種的分類識別。

結(jié)合空氣動力學(xué)的防風(fēng)林帶風(fēng)力、風(fēng)壓估算與損傷模型評估等。