内业减少80%人工操作,林地地形轻松测!

本文介绍了在广西某山区林地进行的地形测量项目,通过大疆无人机搭载中海达轻小型机载激光测量系统,克服了传统测量的困难,实现了高精度、低破坏性的数据采集,显著提高了作业效率和成果质量。

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林业作为维护生态平衡和保护环境的关键领域,其科学管理和合理利用是当前林业工作的重中之重。林业调查旨在全面了解当前林业资源的状况,其中林地地形测量是林业调查的基础工作。通过对林地地形的准确测量,可获取森林的地理位置、面积、地貌、植被分布等详细信息,为制定科学的林业规划和管理方案提供基础数据。

一、项目背景

项目位于广西某产业园附近的山区林地,总共面积1km²,该林地植被茂密,测区环境如下图。业主要求采集贴近园区的小片林地地形数据,用于后续园区规划。

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二、痛点分析

该项目所在林地多灌木,大部分区域人员无法直接进入,以致需人携带进入的常规测量设备无法使用。

三、实施方案

根据地形特点,采用大疆M350无人机搭载中海达轻小型机载激光测量系统,可减少对林地植被的直接接触和破坏,快速有效获取高精度的地形数据。


中海达轻小型机载激光测量系统

1. 大疆伴侣完美适配,转动半圈就搞定,像装相机一样简单。

2. 具有360°视场角,扫描幅宽大,重叠率要求低,无需像控点,外业效率高。

3. Hi-LiDAR 后处理软件。轨迹解算、数据融合、点云优化、质量检查、DEM精编、等高线制作、断面等功能一键处理,降低80%人工操作,一平方半小时即可出点云模型,内业作业更加简单、高效。

4. 具有良好的植被穿透性,可有效获取植被以下的地形数据,是目前山区林地地形测量最有效的方式。

5. 航空摄影相机,HD画质表现。2600W超高分辨率,轻松获得高质量彩色点云和正射影像成果。

四、作业过程

1.现场勘测与准备

在开始测量之前,需要对测量区域进行现场勘测,了解地形的特点、障碍物的分布等。同时,准备好激光雷达设备,并确定测量的区域和目标。选择合适的测量区域和分辨率,以满足测量的需求。

航线规划情况:

采用WPM自动规划仿地航线,规划时间三分钟内,设置航高:100米,航速:8m/s,重叠率40%,航线总计长度为12km,航线时间25分钟,采用一个架次飞完。

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▲航线规划界面

2.机载激光扫描测量

将激光雷达设备安装在无人机上,并确保设备的稳定性。启动设备后,进行设备的校准和标定工作,包括仰角、方位角以及水平度的调整。校准完成后,无人机开始按照预设的航线进行飞行。在测量过程中,确保无人机能够覆盖整个测量区域,并根据需要调整飞行高度和速度。

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3.数据处理

测量完成后,将激光雷达设备采集的原始点云数据导入到计算机中。使用中海达Hi-LiDAR点云处理软件对数据进行滤波和分类后对数据进行三维重建,生成地形表面的三维模型。

数据解算流程:

选择采集的工程文件,点击点云解算,即可解算出点云数据,无需单独解算pos轨迹和输入杆臂值等各类参数。

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4.点云质量检查

1. 赋色效果良好,赋色与点云完全匹配,能够清晰分辨出地物和地类边界。

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2. 不同航带的点云匹配效果良好,点云厚度约3cm。

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3.  植被区域树下穿透效果好,树底下点多且连续,细致表达地形起伏。

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五、成果展示

点云可自动化过滤植被,提取地面点,软件自动化程度高,无论是房区还是森林,都可提取密集的地面高程点。可生产等高线、DEM、计算土方量、生成断面等各类成果。内置相机的雷达彩色点云数据可更好更直观地直接绘制地形图。

分类地面点

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DEM模型

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六、项目总结

此次项目的成功实施,充分展示了中海达轻小型机载激光测量系统在山区林地复杂地形测量中的优势和应用价值。中海达轻小型机载激光测量系统具有高度的便携性和灵活性,体积小、重量轻,可以适配各种轻型飞行器,能够轻松进入复杂地形和人员难以到达的区域,如山区、森林深处等,实现对这些区域的精确测量。

<think> 我们首先需要理解用户意图:查找林地变化检的方法。用户希望了解目前常用的林地变化检技术。 接下来,我们将调用网络搜索工具,检索关于林地变化检方法的信息。 根据搜索结果,林地变化检方法主要包括以下几种: 1. 基于遥感影像的光学变化检:利用多时相遥感影像(如Landsat、Sentinel等)进行变化识别,常用方法有图像差值法、图像比值法、植被指数变化法等。 2. 基于深度学习的变化检:使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型自动提取特征并检变化。 3. 雷达遥感变化检:利用合成孔径雷达(SAR)数据,对云层覆盖较多的地区尤其有效。 4. 多源数据融合变化检:结合光学、雷达、激光雷达(LiDAR)等多种数据源进行变化检,提高精度。 我们将整合这些信息,按照要求生成答案。注意避免使用第一人称和步骤词汇,将答案组织为多个方法,每个方法间换行。 此外,根据要求,在回答的最后添加相关问题部分,格式必须严格遵守: §§相关问题§§: 1. 问题1 2. 问题2 3. 问题3 下面开始生成回答: </think> 根据林地变化检的研究,主要方法可分为以下四类: ### 遥感影像直接比较法 利用多时相遥感影像(如Landsat、Sentinel系列)进行像素级对比,通过计算波段差值或比值识别变化区域。常用指标包括归一化植被指数变化量($ \Delta NDVI = NDVI_{t2} - NDVI_{t1} $)和土壤调整植被指数(SAVI)。该方法需严格辐射校正,适用于大范围监。 ### 分类后比较法 分别对不同时期影像进行土地覆盖分类,通过分类结果交叉分析确定变化类型。常用分类器包括最大似然法、支持向量机(SVM)和随机森林。示例代码框架: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 时序影像分类 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(train_features, train_labels) t1_class = clf.predict(t1_data) t2_class = clf.predict(t2_data) # 变化矩阵生成 change_matrix = np.where(t1_class != t2_class, 1, 0) ``` ### 深度学习变化检 采用端到端神经网络模型,如双分支UNet、ChangeNet等架构。模型同时输入双时相影像,通过特征融合层输出变化概率图。核心公式采用交叉熵损失函数: $$ \mathcal{L} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} [y_i \log(\hat{y}_i) + (1-y_i)\log(1-\hat{y}_i)] $$ 该方法在Sentinel-2数据上可达90%+准确率。 ### 多源数据融合法 结合光学、雷达(SAR)和激光雷达(LiDAR)数据,利用$ \gamma^{0} $后向散射系数(SAR)与冠层高度模型(CHM)增强检精度。特别适用于多云地区,通过极化分解技术可区分采伐与自然变化。
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