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尤号田

作品数:26 被引量:164H指数:9
供职机构:东北林业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家林业公益性行业科研专项更多>>
相关领域:农业科学天文地球交通运输工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 23篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 23篇农业科学
  • 1篇天文地球
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇电子电信
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇医药卫生

主题

  • 8篇点云
  • 8篇雷达
  • 7篇激光雷达
  • 7篇波形
  • 6篇树高
  • 6篇机载
  • 6篇LIDAR
  • 5篇机载LIDA...
  • 5篇激光
  • 4篇单木
  • 4篇叶面
  • 4篇叶面积
  • 4篇叶面积指数
  • 4篇平均树高
  • 4篇机载激光
  • 4篇机载激光雷达
  • 4篇反演
  • 3篇点云数据
  • 3篇针叶
  • 3篇针叶林

机构

  • 26篇东北林业大学
  • 6篇中国林业科学...
  • 4篇吉林省基础地...
  • 1篇哈尔滨工业大...
  • 1篇黑龙江省测绘...

作者

  • 26篇尤号田
  • 23篇邢艳秋
  • 10篇王蕊
  • 8篇霍达
  • 7篇孙小添
  • 4篇田昕
  • 4篇赵晨阳
  • 3篇谢杰
  • 3篇姚松涛
  • 3篇王铮
  • 2篇孙术发
  • 2篇王萌
  • 1篇刘劲风
  • 1篇安立华
  • 1篇李增元
  • 1篇韦东波
  • 1篇狄士春
  • 1篇冉慧
  • 1篇彭涛
  • 1篇邱赛

传媒

  • 7篇西北林学院学...
  • 4篇中南林业科技...
  • 2篇森林工程
  • 2篇东北林业大学...
  • 2篇世界林业研究
  • 2篇应用生态学报
  • 1篇北京林业大学...
  • 1篇电加工与模具
  • 1篇林业科学研究
  • 1篇遥感信息

年份

  • 3篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
  • 6篇2015
  • 10篇2014
  • 2篇2013
  • 1篇2011
26 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于机载LiDAR的四次多项式拟合法估测单木冠幅被引量:6
2015年
小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。然后分别得到2组数据的四次多项式拟合曲线,曲线中两凹点之间的水平距离为该方向的冠幅值。最终将2个方向的均值作为单木冠幅估测值,冠幅估测值的平均绝对误差为0.99m。
霍达邢艳秋田昕尤号田赵晨阳胡洋
关键词:冠幅单木树高
基于机载LiDAR点云估测林分的平均树高被引量:20
2015年
以内蒙古上库力农场为研究区,基于高程归一化后的植被点云数据计算了植被点云高度阈值平均值,建立林分平均树高线性回归模型,并进行精度评定。结果表明,模型估测平均树高精度最高为99.81%,最低为87.09%,总体平均精度为94.56%。利用植被点云高度阈值平均值估测林分平均树高具有较高的可靠性。
焦义涛邢艳秋霍达尤号田赵晨阳
关键词:激光雷达平均树高
利用小光斑LiDAR伪波形估计森林样方平均树高
有效提高用小光斑激光雷达离散点云数据估计森林样方平均树高的精度,本文以长春市净月潭国家森林公园为实验区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集.通过对样方的小光斑激光雷达离散点云数据进行分类处理得到地面点...
邢艳秋尤号田王蕊
关键词:森林资源平均树高波形参数
基于机载LiDAR全波形数据白桦林林分LAI反演研究被引量:4
2018年
为提高森林叶面积指数(LAI)的估测精度,本研究以白桦林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)全波形数据为研究数据,首先提出了机载LiDAR全波形数据读取与波形特征信息提取的相关算法,结合具体算法的实现分析出每条全波形对应的各波形分量的能量信息,然后依据波形能量信息在传统激光穿透指数(LPI)计算的基础上结合全波形数据的特点,计算出全波形激光穿透指数(LPIfi),最后获得样地体元激光穿透指数(LPIf-mean),用于估测森林林分LAI,并将估测结果与机载LiDAR离散回波点云数据估测森林LAI的结果进行了对比。结果表明,全波形样地体元激光穿透指数LPIf-mean与森林林分LAI之间的建模精度R^2=0.815,RMSE=0.105,预测精度R^2=0.864,RMSE=0.139,同时在同等样地尺度下,全波形数据返回脉冲能量信息估测森林LAI的精度要高于离散回波点云数据的,因而,基于机载LiDAR全波形数据能够实现森林林分LAI的高精度反演。可以为进一步森林生态参数模拟与估测提供高精度的基础数据,弥补和提供了机载LiDAR全波形数据估测森林LAI的方法和思路。
邢艳秋姚松涛尤号田田昕彭涛李梦颖谢杰闫灿
关键词:白桦林
机载激光雷达林区数字高程模型的建立被引量:5
2017年
选择地处草原和森林过渡地带的上库力农场作为研究区(E120°36'50.48″~120°52'56.53″,N50°21'11.08″~50°24'32″),由机载激光雷达Leica ALS60采集实验数据,对Terra Solid分类获取的地形点建立数字高程模型(DEM);利用IDL编译一次样条有限元内插法对点云数据进行分块处理,分析生产DEM的精度。结果表明:1.0、1.5、2.0 m三种不同分辨率的DEM精度,分别为0.034、0.078、0.096 m。
苏永涛邢艳秋焦义涛邢万里尤号田
关键词:机载激光雷达点云数据数字高程模型
基于星载LiDAR波形数据的森林胸高断面积估测研究被引量:9
2014年
为探索星载LiDAR在森林胸高断面积上的应用潜力,利用星载激光雷达ICESat/GLAS波形数据对吉林汪清林区的森林胸高断面积进行估测。通过对ICESat/GLAS波形数据波形进行处理,提取一系列波形特征参数,利用回归估计方法分析波形特征参数与胸高断面积的相关关系,建立预测模型对森林胸高断面积进行估测。结果表明:在所提波形特征参数中,波形长度、H5和H10与胸高断面积在三次函数拟合时具有明显的相关性,判定系数R2分别为0.813、0.737和0.613,预测精度P分别为0.951、0.932和0.901,综合分析最终确定波形长度估测模型最好,该模型可稳定准确地估测出胸高断面积。表明星载LiDAR是未来估测森林胸高断面积一种有效的方法,并为进一步的森林蓄积量研究提供了一种技术手段。
王蕊邢艳秋尤号田孙小添
关键词:胸高断面积
基于ICESat-GLAS波形估测平均树高的研究被引量:4
2014年
以吉林省汪清林业局经营区域为例,基于星载激光雷达ICESat-GLAS回波参数,构建了平均树高回归模型,预估精度为84.05%;利用反距离加权法,对ICESat-GLAS光斑平均树高估测值进行差值运算,得到初始CHM(Canopy Height Model),实现了平均树高空间连续分布制图;再利用坡度校正和3×3移动窗口差分滤波平滑初始CHM,得到研究区平均树高修正CHM,预估精度达到91.52%。研究结果表明,坡度校正和移动窗口差分滤波方法能有效削弱坡度影响,剔除异常点,提高平均树高估测精度。
刘美爽邢艳秋吴红波尤号田
关键词:激光雷达波形平均树高CHM
点云密度对激光雷达估计森林样方平均树高的影响被引量:16
2014年
以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集。首先通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行随机稀释操作,获得四种不同点云密度数据,再对点云数据进行分层处理并拟合伪波形,从波形中提取冠层半能量高用于估测森林的样方平均树高。结果表明:在研究的点云密度范围内无论点云密度的高低,冠层半能量高模型均能够较好的估测森林样方平均树高;四种点云密度情况下,0.125倍点云密度时,模型结果相对较好,拟合相关性R=0.971,精度P=0.97;不同点云密度对模型拟合相关性及精度的影响差异不大,且落叶松的估测精度高于樟子松。
尤号田邢艳秋王铮王蕊孙小添
关键词:平均树高
机载全波形LiDAR数据处理及林业应用研究综述被引量:6
2015年
随着激光雷达技术的发展,近几年对小光斑全波形激光雷达数据处理方法及其应用的研究已成为国内外相关领域关注的热点。文中阐述小光斑全波形激光雷达的组成及数据特点,介绍波形数据的处理流程,并在此基础上概述小光斑全波形激光雷达波形数据在林业中的应用;基于国内外研究现状,详细论述了波形分解和提取森林结构参数的理论及方法,分析了小光斑全波形激光雷达波形数据处理的局限性及其在林业中的应用前景。
焦义涛邢艳秋霍达尤号田赵晨阳
基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究被引量:2
2018年
森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。
谢杰邢艳秋尤号田田昕安立华姚松涛
关键词:叶面积指数机载激光雷达
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