国家自然科学基金(31300472)
- 作品数：26 被引量：108H指数：7
- 相关作者：云挺薛联凤嵇俊张冬周宇更多>>
- 相关机构：南京林业大学中国热带农业科学院江苏省测绘工程院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信轻工技术与工程更多>>
- 基于地面激光扫描仪的树干削度方程提取被引量：10
- 2014年
- 应用高精度三维激光扫描仪及点云数字处理技术,建立点云数据与树干削度之间的反演关系,拟合树干削度方程,并以江苏省南方型杨树林分为例,对树干曲线反演,提取了适合该树种生长情况的林分削度方程,同时进行样木的树干解析对拟合方程进行了检验与分析。研究表明,地面激光扫描可以大幅提高地面每木调查的效率,所建立的树干削度方程有较高的估计精度和较好的拟合特性。
- 梁子瑜孙圆梁欣廉李卫正徐建
- 关键词：地面激光扫描杨树人工林
- 浅谈使用激光扫描仪在树叶可视化中存在的问题及对策
- 2014年
- 指出了随着科技的进步,激光扫描仪广泛地应用于生产生活的各种方面,特别是林业方面,但由于室外树叶存在抖动,树叶间存在遮挡,导致树叶的点云数据不易重建。探讨了树叶可视化过程中遇到的问题,包括原始点云存在大量噪声,叶片边缘不光顺等问题。并针对这些问题,提出了相应的解决方法。
- 嵇俊云挺薛联凤张浩平
- 关键词：激光扫描仪点云数据
- 基于改进的NCSPSO-AFSA对SVM参数的优化及其应用被引量：3
- 2014年
- 为了找到支持向量机(SVM)最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法(NCSPSO)引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法(AFSA)混合,提出了一种改进的NCSPSO-AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法(PSO),NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优时间、图像分割时间等方面进行对比和分析,实验表明文中算法能够更好地获得适用于纹理图像分割的SVM参数,在缩短图像分割时间的同时提高了图像分割准确率,相比较其他算法,文中算法稳健性更好.将此方法应用于电镜及超声纹理图像分割中能较好地提取出目标区域,图像边缘部分的分类也很清晰.
- 冯哲陈云凤周宇云挺邓玉和
- 关键词：人工鱼群算法支持向量机图像分割
- 基于激光点云数据的植物器官多维特征分割方法被引量：12
- 2015年
- 地面三维激光点云数据的植物器官分割,是林业信息化测量中的基础性工作之一。本文在点云数据颜色相近、结构复杂的情况下,首先提出了一种新的局部切平面分布特征,并构造了融合原始扫描数据、散点空间分布特征、法向分布特征的多维融合特征,能够更为有效地表征不同类别的植物器官。其次在分类器选择上,采用标准SVM,PSVM,GEPSVM三种分类器作为对比,后续使用图割理论进行再分类,加强分类效果。根据多种比较实验表明,本文提出的多特征融合分割方法能有效对植物器官的点云数据进行分类,其识别率可达到98%以上。
- 喻垚慎云挺杨绪兵
- 关键词：点云植物器官数据分割支持向量机
- Hadoop平台下森林物联网多环境参数关联研究被引量：1
- 2015年
- 基于南京某森林TB量级关于无线传感器网络持续记录的森林的大气温度、土壤湿度以及土壤温度的大数据,利用Google公司的Hadoop云计算平台对数据进行分析,进而研究气温、土壤湿度对土壤温度的影响。利用Hadoop平台下的Map Reduce框架对传感器传回的数据进行噪声处理、二次排序等操作,并综合利用MATLAB、SPSS等软件对数据进行综合处理分析,进而研究气温土壤湿度对土壤温度的影响,而土壤温度对植株处于良好的生长状态具有重要现实意义[1]。
- 杨博文汪子炎刘晓峰朱正礼
- 关键词：大数据云计算物联网HADOOP
- 基于流形学习的阔叶树叶面积指数的研究被引量：1
- 2015年
- 叶面积指数(LAI)是一个量化植物绿色指数的重要参数之一。精确测量叶面积指数对研究生态系统的功能结构特性具有重要的意义。植物生存环境影响植物叶子的形态,叶舒展、卷曲、病虫害引起缺损等几何形态的变化,对于测量带来很大不便。本论文鉴于在传统的叶面积指数的测量方法存在许多弊端,借助于流形学习方法,将三维数据降为二维数据,在二维空间进行数据的精确测量,得到相当准确的叶面积指数,从而获得植物精确的参数有了一定科学依据。
- 薛联凤云挺罗毅姚志安
- 关键词：叶面积指数流形学习降维
- 基于地面激光雷达的活立木枝干三维建模被引量：7
- 2015年
- 活立木点云数据三维重建的难点是测量数据海量且庞杂散乱。就单株活立木个体样本而言,树木主干几何形状极其不规整,枝叶分生散乱,由地面激光雷达扫描得到的树干实测数据非常庞杂散乱。笔者提出了一种新的基于骨架提取的活立木枝干三维建模方法:首先,对地面激光雷达扫描获得的原始点云进行枝叶分离;然后根据Dijkstra距离对枝干点云数据进行分段并提取每个连通部分的骨架;再根据加权的匹配度连接骨架,得到整株活立木完整的骨架;最后用圆柱体拟合出活立木枝干的模型。分别对含笑树和樱花树枝干进行了扫描分析,拟合出含笑树和樱花树的枝干三维模型,并对该算法的效率进行了分析。结果表明,此次研究所用方法在运行时间和占用内存上都优于以往其他方法。
- 张天安云挺薛联凤安锋
- 关键词：三维建模
- 基于激光点云的含笑树叶重建与形变方法
- 2014年
- 针对室外含笑树叶存在抖动及树叶间存在遮挡,导致含笑树叶点云数据不易重建与形变的问题。提出了一种含笑树叶重建与形变的方法,首先根据噪声特点和扫描线特性,对点云数据去噪;然后根据每条扫描线边缘点拟合出树叶的边缘,采用双三次广义张量积Bezier曲面拟合叶面,并结合三角剖分算法实现叶面的重建;最后采用基于非线性的有限元形变方法,模拟出真实的含笑树叶形变。实验结果表明,该算法简单高效。
- 嵇俊云挺薛联凤张浩平
- 关键词：点云数据三角剖分
- 基于近景摄影测量技术的关键林分参数的获取研究被引量：4
- 2017年
- 为了研究利用摄影测量技术来获取和反演关键林分参数的准确性,从而为推算其他林分因子提供相关思路,以实现快捷高效的森林资源调查。选取了一片亚热带人工混交林作为实验样地,并利用样地中6个优势树种的实测数据分别构建了多个胸径-树高、冠幅回归模型,并得到了对应的最优模型;在此基础上,利用从点云数据中获取的树高和冠幅,反演出单株树木的胸径;最后通过分析实测胸径与基于点云计算得到的胸径之间的相关性来判断算法的准确度。结果表明:(1)6个树种的实测树高与基于点云获取的树高相关性较高,R^2均在0.7以上;(2)多数树种的实测冠幅与获取的冠幅相关性偏低,其中仅喜树的冠幅R^2高达0.88,其余树种的冠幅R^2最高只有0.61;(3)最优回归模型拟合胸径与实测胸径的回归分析中,发现高大落叶乔木比如马褂木、喜树的R^2均在0.7以上,而落叶小乔木比如樱花树以及柏类树木比如圆柏、龙柏等R^2最高仅0.25,雪松的R^2则为0.54。
- 张志华云挺薛联凤李卫正张天安孙圆
- 关键词：近景摄影测量
- 基于激光点云数据的椭圆形植物叶片重建方法
- 2014年
- 植物叶片是植物最重要的器官之一,重建高精度的叶片模型对于后续研究具有重要意义。但由于室外椭圆形树叶的点云数据存在噪声和树叶边缘不光顺等问题,所以不易重建出高精度的叶片模型。本项研究提出了一种针对室外椭圆形植物叶片重建的方法。该方法首先根据噪声点特性和扫描线特性,对点云数据去噪。然后根据每条扫描线的端点,拟合出光顺的树叶边缘。最后采用三角剖分方法生成网格。实验结果表明该方法能够根据激光点云数据快速重建出椭圆形植物叶片的高精度模型。
- 嵇俊云挺薛联凤张浩平
- 关键词：点云数据去噪
