[发明专利]一种地面激光雷达模拟角规测定林分蓄积量的方法在审
申请号: | 201711031482.7 | 申请日: | 2017-10-27 |
公开(公告)号: | CN107831501A | 公开(公告)日: | 2018-03-23 |
发明(设计)人: | 王佳;高赫;张隆裕 | 申请(专利权)人: | 北京林业大学 |
主分类号: | G01S17/88 | 分类号: | G01S17/88 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100083 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 地面 激光雷达 模拟 测定 林分 蓄积 方法 | ||
技术领域
本发明是关于森林资源调查的方法,特别是关于一种地面激光雷达模拟角规测定林分蓄积量的方法。
背景技术
林分蓄积是鉴定森林数量的主要指标。单位面积蓄积的大小标志着林地生产力的高低及经营措施的效果。另外,在森林资源中,经济利用价值最大的仍是木材资源。因此,林分蓄积的测定是林分调查主要目的之一,它为森林经营和采伐利用提供重要的数量依据。
测定林分蓄积的方法很多,可概分为实测法与目测法两大类。实测法又可分为全林实测和局部实测。在实际工作中,全林实测法费时费工,仅在林分面积小的伐区调查和科学实验等特殊需要的情况下才采用。在营林工作中最常用的是局部实测法,即根据调查目的采用典型选样的标准林分进行实测,然后按面积比例扩大推算全林分的蓄积。对复层、混交、异龄林分,应分别林层、树种、年龄世代、起源,进行实测计算。实测确定林分蓄积的方法又可分为标准木法、数表法等,目测法可以用测树仪器和测树数表作为辅助手段进行估算林分蓄积,或根据经验直接目测。
角规(angle gauge)是以一定视角构成的林分测定工具。应用时,按照既定视角在林分中有选择地计测为数不多的林木就可以高效率地测定出有关林分调查因子,如林分单位面积胸高断面积,进而通过公式可以计算林分蓄积量。角规测树技术发现引起了全世界测树学家们的广泛重视和极大兴趣。50多年来,经过世界各国的广泛应用和进一步研究,角规测树的原理、方法和仪器、工具不断地有所发展和完善,现在已形成了角规测树的一套独立系统,并得到广泛应用。角规测树理论严谨,方法简便易行,只要严格按照技术要求操作,便能取得满意的调查结果。因此,角规测树是一种高效、准确的测定技术。但角规测定林分平均蓄积量仍存在很多问题:
1.传统的角规没有数据存储功能和数字显示,数据记录方式只能依靠传统的纸质手工记录,读数误差大,数据记录方式落后,不易保存,内业数据需要手工输入。
2.由于地形、林下灌木的影响,人的视线不能准确瞄准树干1.3m处,从而产生微差。
3.由于坡度引起的误差。传统仪器适合于在平地,在坡地上使用时,只能粗略地进行整体坡度改正,而对每株计数木进行坡度改正较麻烦,工作量大。
4.传统角规作业周期长,效率低,精度差,远远不能适应对森林资源和生态环境的监测需求。
因此,在森林资源调查过程中采用传统角规测定林分蓄积量不可避免地带来了很多麻烦与误差。本发明使用高精度的测量仪器-地面激光雷达,简单外业获取的数据的各种有效处理,达到简化外业测量、智能化内业计算的系统模式。该仪器整合了坐标测量、坐标放样、面积测量、体积测量、单木计测量、样地计测量、角规计测等多种内业处理功能于一体,全面提升了内业数据处理的速度,智能化程度。
发明内容
地面激光雷达模拟角规测定林分每公顷平均蓄积量的方法,首先在林分中,选取观测点,架设地面激光雷达,并对其对中整平,该观测点作为模拟角规观测的角规点,对林分进行360°水平绕测,将获取到的点云数据导入数据处理软件中,人工提取单株树木的点云数据和地形点云数据,其中任意一点点云坐标为Pi(xi,yi,zi),设某一单株树木Zi值最小为Zmin,提取Zi值范围在1.2≤|Zi—Zmin|≤1.4之间的点云,并投影至Zi=1.3的水平面,提取该平面内x,y最小点为Pmin(Xmin,Ymin,1.3),x,y最大点为Pmax(Xmax,Ymax,1.3),则该单株树木的胸径D为:(Xmax+Ymax-Xmin-Ymin)/2,然后根据树干胸径D,样圆半径R和断面积系数Fg之间的关系为:D/R=Fg,通过胸径DBH及树木距角规点的实际水平距离(S),根据选用的Fg,可计算出样圆半径(R),则可视S与R值的大小关系即可作出计数木株数的判定,即
当
S<R 计为1株
S=R计为0.5株
S>R 不计数
胸高断面积G=Fg*Zj,其中Zj为总株数。
则依据角规计数木的直径所在径阶值,由一元材积表中查出相应的径阶形高值代替。
本项发明与现有方法相比具有以下优点:
(1)大大提高了相关森林数据的精度,由于本研究采用了高精度测绘仪器——地面激光雷达作为数据采集工具,较传统测树方法精度有数量级的提高,这样获得的数据作为林分森林蓄积、平均高的数据来源,必然大大提高这些数据的精度;
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