森林资源调查 |基于无人机平台应用激光雷达技术获取树木信息 （包含位置、树高、树冠直径、树冠面积和树冠体积等）

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本文介绍了如何使用无人机激光雷达扫描系统（LiAir 1000）结合LiDAR360软件，进行森林资源调查，获取树木的位置、株数、树高、树冠直径、树冠面积和树冠体积等信息。通过数据处理，实现了单木分割和参数提取，精度验证显示与人工调查结果高度一致。


一、场景概述

森林资源调查的重要内容之一是测量样方内单木的树种、树高、胸径及所在位置等。激光雷达技术能够同时获取森林冠层表面的水平和垂直结构信息，基于高密度的激光雷达点云不仅能够获取林分尺度森林参数，也可以提取单木尺度的森林参数。基于点云数据获取单木尺度森林参数，首先需要进行单木分割，单木分割方法可分为基于CHM的分割和基于点云的分割。

本文介绍采用无人机激光雷达扫描系统获取点云数据，使用LiDAR360软件进行数据处理分析，获取树木位置、株数、树高、树冠直径、树冠面积和树冠体积等信息。

二、硬／软件选配

Ø 无人机激光雷达扫描系统：LiAir 1000

LiAir 1000是由数字绿土自主研发的中型激光雷达点云数据采集系统，高度集成了激光雷达扫描仪、GNSS和IMU定位定姿系统及存储控制单元，可实时、动态、海量采集高精度点云数据及丰富的影像信息。广泛应用于测绘、电力、林业、农业、国土规划、地质灾害、矿山安全等领域三维空间信息的获取。

 

精 度：精度满足 1:500 地形测图需求；

效 率：单机日测 18 平方公里；

稳 定 性：安全作业时长累计超5000小时；

操作简单：支持一键式流程化数据采集，一键起降自动执行航线；

搭配灵活：系统兼容多旋翼无人机、垂直起降固定翼无人机等无人平台；

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37、利用无人机激光雷达和地面激光扫描实现森林树木参数自动提取及果园地理信息管理
u8v9w0x1y的博客
09-07 47
本文探讨了利用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）和地面激光扫描（TLS）技术实现森林树木参数的自动提取及果园地理信息管理的方法。通过基于体素的半自动分割方法在Computree平台实现树木点云分离，并采用SEGMA和Watershed等算法对不同森林类型的ALS和TLS点云进行分割测试，评估其在树冠检测、直径、周长和高度等参数提取中的表现。结果表明，算法性能受森林密度和结构影响显著，Watershed在高密度区域表现更优。同时，结合UAV遥感与GIS技术，实现了芒果园的树冠定位、尺寸估算与光谱分析，提升了
37、利用无人机激光雷达和地面激光扫描进行森林树木参数自动提取与果园地理信息管理
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本博客探讨了利用无人机激光雷达（UAV-LiDAR）和地面激光扫描（TLS）技术进行森林树木参数自动提取及果园地理信息管理的方法。研究涵盖树木识别与分割、点云数据处理、胸径与树高提取、结果验证等内容，并比较了SEGMA与分水岭算法在不同森林类型中的表现。针对热带高密度森林的分割挑战，提出了算法适配与多源信息融合的改进建议。同时，结合RGB正射影像分析果园的空间与光谱属性，展示了自动化树冠提取与健康监测的潜力。最后，提出了未来在数据采集、算法优化和性能评估方面的研究方向，旨在提升森林与果园管理的精度与效率。
解决方案 |基于背包移动平台应用激光雷达技术进行树木胸径量测
GreenValley2012的博客
05-30 4516
一、概述胸径是表达树木生长状况的重要的因子之一。传统方式以胸径尺、轮尺等接触式测量为主，外业工作量较大；使用地基激光雷达采集林业数据，须进行布设标靶、架站、扫描、移站等操作，完成整体数据采集需要花费一定的人力及时间，采集完的数据也需要进行多站拼接后才能输出最终的采集结果。本文介绍采用基于移动平台应用激光雷达技术，采取自下而上的扫描方式，获取树干／枝叶详细的结构信息，并对使用激光雷达数据软件进行单木...
利用无人机生成点云数据测量树高
10-30
一篇关于利用无人机搭载相机生成点云数据测量树高的文章
无人机巡检数据集:航拍遥感树冠分割数据集-数据集第10057期
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qq1309399183的博客
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综上所述，该遥感森林砍伐数据集通过丰富的样本、精准的标注及多样化的应用场景，为森林资源监测与保护提供了强有力的数据支撑，在生态、科研、管理等领域均具有重要的实用价值。此外，图像可能经过预处理步骤，如辐射校正、几何校正等，确保不同批次、不同来源的图像在分辨率一致性和坐标匹配上达到较高精度，减少因数据质量问题对模型训练的干扰。标签体系的设计注重空间关联性，通过对不同类别区域的精准分割，为后续的面积计算、变化检测等分析提供了结构化数据支持。该数据集专注于遥感影像中的森林砍伐问题，直接列出具体的标签类别。
matlab点云轮廓提取_基于地基激光雷达的活立木材积提取算法
weixin_39862669的博客
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传统的立木材积主要依靠胸径尺、测高器等工具对标准样地进行调查，以标准木胸径、树高查询材积表进行估测，该方法效率低、人为干扰因素多，受材积表精度影响较大。目前全站仪作为立木材积精准量测的仪器已经开展了相关实验和应用研究，该方法技术成熟，但同样存在操作复杂、不能海量获取坐标点等问题。而地基激光雷达技术作为现代测量的新兴技术手段之一，近年来被广泛地应用在单木计测和森林调查各个方面，激光雷达扫描...
【论文阅读】Tree Species Classifications of Urban Forests Using UAV-LiDAR Intensity Frequency Data
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06-23 858
使用激光雷达有三种常见的树种分类方法：（1）利用单一激光雷达提取结构、强度等特征对树种进行分类；（2）利用多个激光雷达提取结构和强度特征、植被指数特征等进行树种分类；（3）利用激光雷达与其他传感器（如多光谱、高光谱）提取结构特征、光谱特征、植被指数特征等，对树种进行分类。第一种数据处理方法相对简单，可以避免由传感器差异引起的潜在数据误差，但分类精度有限；
GEE数据集——全球 30m Landsat 树冠覆盖 v4 Global 30m Landsat Tree Canopy Version 4 (TCC) 2000-2015年
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全球 30m Landsat 树冠覆盖率 v4Global 30m Landsat Tree Canopy Version 4 (TCC) 产品是一个 30 米分辨率的数据集，显示每个像素的树冠覆盖率在 0% 到 100% 之间。TCC产品于2019年5月发布，由大地遥感卫星影像档案处理而成。它取代了之前版本的 2000、2005、2010 和 2015 年全球树冠覆盖率估计值。它还包括北美和南美 2010 年至 2015 年的年度树冠覆盖率估计值。
基于背包移动平台应用激光雷达技术的树木胸径量测点云解决方案
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09-26 412
该方案通过背包移动平台的便携性和激光雷达的高精度测量，实现了对树木胸径的高效、准确测量。本文提出了一种基于背包移动平台应用激光雷达技术进行树木胸径量测的解决方案，该方案能够实现高效、准确的树木胸径测量，并且适用于各类树木。为了实现树木胸径的移动测量，我们采用了背包移动平台。具体的树木圆柱体提取算法和树木胸径计算算法需要根据实际情况进行设计和实现。请注意，以上代码仅为示例，具体的实现细节需要根据实际情况进行调整和完善，以确保测量结果的准确性和可靠性。在采集到树木的点云数据后，需要进行数据处理和分析。
36、基于无人机激光雷达和地面激光扫描的森林清单参数自动提取
u8v9w0x1y的博客
09-06 42
本文提出了一种结合无人机激光雷达（UAV-LiDAR）和地面激光扫描（TLS）技术自动提取森林清单参数的创新方法。通过ALS点云的树冠分割与TLS点云的单树分割，利用SEGMA、分水岭算法进行树冠勾勒，并采用随机霍夫变换（RHT）和最小二乘回归（LSR）算法提取胸径、树高、树干曲线等关键测树参数。研究在摩洛哥地中海森林、加利福尼亚针叶林和刚果热带雨林等多个区域验证了方法的有效性。结果表明，该方法能高效、准确地提取森林结构信息，尽管存在过分割和数据质量影响等问题，但仍展现出在森林资源调查与生态监测中的广阔应用
LiDAR360地基林业教程.pdf
08-14
这个软件是一个用于3D建模的重要软件，LIDAR360是一个非常好用的软件，功能也很强大，但是寻找这个软件教程非常麻烦，所以我在此分享出来，供大家学习参考。
利用机载LiDAR数据估算树木高度和森林生物量：以肯尼亚Mau复杂区Londiani森林区为例
06-05
有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数
摄影测量&激光雷达（华测 RTK）操作流程
cool1989peipei的博客
04-30 2276
一、现场踏勘 主要检查天气、风力、人流、车流、干扰、最高点、高差 二、航线设计 1、航摄 根据项目精度要求，综合考虑旁向重叠率、航向重叠率、GSD（地面分辨率），确定航线参数进行航线设计。 2、激光雷达–航线 不同于航测，激光雷达在飞机起飞后需要通过“8”字盘旋实现管道INS初始化，以提高惯导精度 借助华测CoPolit（雷达航线设计软件，内置全国15cmDEM数据）进行航线规划 三、基站架设（与无人机进行后差分解算，提高POS解算精度） 注意：基站现场量取斜高、在内业时需要通过计算获取垂直高度。 四
Google Earth Engine（GEE）—— ETH Global Sentinel-2 10米植被冠层高度数据集（2020年）
此星光明博客
04-24 1939
没有一个数据源能满足这些要求：像GEDI这样的专门的空间任务提供了稀疏的高度数据，但覆盖面却前所未有，而像Sentinel-2这样的光学卫星图像提供了全球密集的观测，但不能直接测量垂直结构。通过融合GEDI和Sentinel-2，我们开发了一个概率深度学习模型，从地球上任何地方的Sentinel-2图像中检索树冠高度，并对这些估计的不确定性进行量化。根据我们的地图，只有5%的全球陆地被高于30米的树木覆盖。我们的模型能够实现一致的、有不确定性的全球地图绘制，并支持持续的监测，以检测变化并为决策提供信息。
GEE：获取GEDI L2A树冠顶部高度数据集下载工具
CodeWWWCode的博客
08-13 1232
为了方便科学家和研究人员获取这些数据，我们可以使用Google Earth Engine（GEE）平台来编写脚本并下载GEDI L2A树冠顶部高度数据集。使用GEE，我们可以轻松地从卫星和其他遥感源获取数据，并在云端进行处理和分析。完成后，你就可以在指定文件夹中找到下载好的GEDI L2A树冠顶部高度数据集。然后，我们搜索GEDI L2A数据集，并使用过滤器将其限定在AOI和时间范围内。通过使用上述代码和GEE平台，你可以轻松获取GEDI L2A树冠顶部高度数据集，并用于各种研究和分析目的。
树冠体积计算：体元累加法 Matlab实现
qq_37934722的博客
06-21 315
本文介绍了一种树冠体积计算的方法——体元累加法，该方法可以较为准确地估计树冠体积，同时计算速度也较快。体元累加法是一种基于离散化的方法，将连续的树冠体积分割成许多小立方体（称之为体元），对每个体元进行体积计算，并将所有体元的体积相加得到最终结果。本文将介绍一种树冠体积计算的方法——体元累加法（voxel-based method），并给出Matlab实现的源代码。我们可以使用一个三层循环来计算树冠体积，对于每个立方体，我们可以通过判断其是否包含点云数据来确定它的体积。属性存储了点云数据的坐标信息。
树冠体积计算之体元累加法
dayuhaitang1的博客
02-07 2377
因为是自己之前研究的一个方向，就复现了一下论文中的这个方法，在此正好记录一下。 文章目录一、简介二、代码实现（MATLAB）三、小结 一、简介 简而言之，其实就是一句话，即以固定大小的体元模拟不规则的树冠形状。按照论文中的思路主要就是将树冠沿树高方向以 ｋ 为步长进行等距离分段，把每一段树冠的点投影到垂直于树高方向的平面上，再对该平面划分成大小为 ｋ × ｋ 的像元，根据投影到各个像元内点的数量，判断该像元的有效性，统计有效像元的数量 Ｔ，则树冠体积为 Ｔ 个 ｋ × ｋ × ｋ 的体元之和。如下图所示：
树冠体积计算之台体-凸包算法
dayuhaitang1的博客
02-09 1830
既然都已经复现了体元累加法，就顺带着也复现一下台体-凸包算法哈哈。 文章目录一、简介 一、简介
LiDAR360使用说明书
pgftm的博客
09-21 6264
激光雷达点云、林业模块、航带拼接
对天然针阔混交林的单木分割效果，，提取不同时期点云数据每棵单木的树高、冠幅、树冠体积、树冠表面积等等参数，提取树高、树冠体积等的生长量，无人机机载激光雷达扫描， 大疆M350 RTK和禅思L2
08-11
为了实现对天然针阔混交林中单木的树高、冠幅、树冠体积、树冠表面积等参数的提取，以及基于不同时期点云数据的生长量分析，可以使用无人机搭载激光雷达（LiDAR）设备（如大疆M350 RTK和禅思L2）获取高精度三维点云数据，然后通过点云处理算法进行单木分割和参数提取。 以下是一个基于Python和Open3D库的示例代码，展示如何进行点云数据的处理和单木分割： ```python import open3d as o3d import numpy as np # 读取点云数据 pcd = o3d.io.read_point_cloud("point_cloud.ply") # 点云预处理：去噪、降采样 pcd = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.1) pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用DBSCAN算法进行聚类分割 with o3d.utility.VerbosityContextManager(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) as cm: labels = np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.5, min_points=10, print_progress=True)) # 可视化聚类结果 max_label = labels.max() colors = plt.get_cmap("tab20")(labels / (max_label if max_label > 0 else 1)) colors[labels < 0] = 0 # 噪声点设置为黑色 pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors[:, :3]) o3d.visualization.draw_geometries([pcd]) # 提取每棵单木的参数 clusters = {} for i, label in enumerate(labels): if label not in clusters: clusters[label] = [] clusters[label].append(pcd.points[i]) # 计算树高、冠幅、树冠体积、树冠表面积等参数 for label, points in clusters.items(): if label == -1: continue # 跳过噪声点 points = np.array(points) # 计算树高：最高点与最低点之间的差值 tree_height = np.max(points[:, 2]) - np.min(points[:, 2]) # 计算冠幅：点云在水平方向上的最大直径 crown_diameter = np.max(np.linalg.norm(points[:, :2] - np.mean(points[:, :2], axis=0), axis=1)) # 计算树冠体积：假设树冠为椭球体 crown_volume = (4/3) * np.pi * (crown_diameter/2)**2 * tree_height # 计算树冠表面积：假设树冠为椭球体 crown_surface_area = 4 * np.pi * (crown_diameter/2)**2 print(f"Tree {label}: Height={tree_height}, Crown Diameter={crown_diameter}, Crown Volume={crown_volume}, Crown Surface Area={crown_surface_area}") ``` ### 解释 1. **点云数据读取与预处理**：使用`open3d`库读取点云数据，并进行去噪和降采样操作，以减少计算量并提高后续处理的准确性。 2. **点云聚类分割**：使用DBSCAN算法对点云进行聚类分割，将不同单木的点云分离出来。 3. **参数提取**：对每个聚类结果（代表一棵单木）进行参数提取，包括树高、冠幅、树冠体积和树冠表面积。树高通过最高点与最低点的差值计算，冠幅通过点云在水平方向上的最大直径计算，树冠体积和表面积假设树冠为椭球体进行估算。 ### 相关问题 1. 如何提高点云数据的分割精度？ 2. 如何处理大规模点云数据以提高计算效率？ 3. 如何验证提取的单木参数的准确性？ 4. 如何利用不同时期的点云数据计算树木的生长量？
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