[发明专利]一种基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法，属于森林资源监测、生态因子调查及生物多样性研究等领域。本发明借助无人机对次生林采集影像数据，对影像数据进行影像匹配，影像拼接，获取稀疏点云；对稀疏点云加密，获取加密点云；借助无人机搭载的激光雷达获取的数字地形模型对加密点云进行归一化，获取归一化摄影测量点云数据；对归一化摄影测量点云数据提取点云特征变量；优选点云特征变量，借助地面实测数据建立多元回归模型反演林分特征，实现了高质量地反演森林结构参数。

技术领域

本发明属于森林资源监测、生态因子调查及生物多样性研究等领域，更具体地说，涉及一种基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法。

背景技术

实时、定量、精确地监测森林结构参数，对于森林资源监测、生态因子调查及生物多样性研究有重要意义。同时，这些信息也可以用于掌握森林树种资源分布及动态变化，对于森林的经营管理、生态环境保护及气候变化缓解方面提供数据支持。传统的森林结构参数调查方法主要依赖于在地面上对树高，胸径等森林结构信息进行调查，其工作量较大，且会耗费大量的人力和物力成本。无人机摄影测量技术作为主动遥感技术，通过搭载可见光(RGB)/多光谱相机，能够灵活地、低成本地获取森林的影像点云数据、光谱信息及冠层三维结构信息。基于无人机摄影测量技术逐步应用于森林信息获取中。摄影测量技术通过飞行平台搭载航摄仪器获取连续的高分辨率影像，利用影像匹配算法生成三维摄影测量点云，提供森林冠层结构信息。无人机以其低成本、高灵活性的优势，为获取高空间分辨率和高时间分辨率的影像数据提供技术支持，结合无人机和摄影测量技术可实现对森林结构参数的反演。

近年来，基于摄影测量点云对森林结构参数进行反演的研究为：Naesset 2002年在《Scandinavian Journal of Forest Research》第17卷发表的“Determination of MeanTree Height of Forest Stands by Digital Photogrammetry”，该研究借助摄影测量数据，构建了回归模型以反演森林结构参数。Panagiotidis等2016年在《InternationalJournal of Remote Sensing》第38卷上发表的“Determining tree height and crowndiameter from high-resolution UAV imagery”，借助了无人机摄影测量点云数据，构建冠层高度模型来提取树高和冠幅信息。然而，以上方法均未使用高精度的数字地形模型以归一化点云数据，同时，更未深入利用三维结构特征变量进行结构参数反演。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法，使用高精度的数字地形模型以归一化点云数据，同时利用三维结构特征变量进行结构参数反演，实现高质量地反演森林结构参数。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法，包括：借助无人机对次生林采集影像数据，对影像数据进行影像匹配，影像拼接，获取稀疏点云；对稀疏点云加密，获取加密点云；借助无人机搭载的激光雷达获取的数字地形模型对加密点云进行归一化，获取归一化摄影测量点云数据；对归一化摄影测量点云数据提取点云特征变量；优选点云特征变量，借助地面实测数据建立多元回归模型反演林分特征，并检验精度。

优选地，所述基于无人机立体摄影测量点云的次生林结构参数反演的方法，包括如下步骤：

1)借助无人机采集具有一定重叠率的影像数据，在地面设置并采集控制点；设置地面样地，并在样地中记录单个树木的胸径和树高、统计和记录Lorey’s树高和蓄积量，作为地面实测数据；

2)对获取的无人机影像数据进行特征点提取，然后进行影像匹配，影像拼接，获取稀疏点云；

3)利用空中三角加密的方法对稀疏点云加密，获取加密点云；