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基于无人机航片的贵州山区树种判读及树高测量研究*——以贵州省安顺市虹山湖公园为例

更新时间:2009-03-28

0 引言

大范围森林资源的实地调查周期长,每每耗费大量人力、物力、财力,并且数据精度受人为因素的影响较大。贵州省多为山区,山高坡陡,森林资源实地调查的困难更为突出,迫切需要一种高效便捷的森林资源调查替代方法。虽然卫星遥感技术在林业调查中的应用已较为普遍,可大大降低人力、物力、财力的耗费,且高效便捷。但贵州一年四季阴雨天气较多,导致获取高质量的卫星遥感影像资料变得相当困难,加之受坡度、高程、坡向等因素的变化及地物类型单元小且复杂多样等因素的影响,使获取的卫星遥感影像在时间序列上和空间分辨率上受到极大的限制,因而卫星遥感技术在贵州喀斯特山区的推广及应用具有一定的难度。无人机机动性强,成本低,受天气等不良影响较小,能在短时间内快速获取监测区的高质量空间信息;同时其航空像片所含信息丰富,容易判读,不但能反映林木的树种组成,还可测定树高等数据[1-3]。如将该技术应用于贵州森林资源的调查工作,则可大幅度减少外业调查工作量,降低调查成本,缩短调查周期,提高调查的速度和精度,从而实现低成本、高效、快速、精准的森林资源调查和监测。为此,本文以贵州省安顺市虹山湖公园为研究对象,探讨了利用无人机航片解译贵州山区森林资源的可行性,研究结果对于贵州山区林业调查中利用无人机航片快速精准提取树种及树高信息具有指导意义。

1 研究区概况

本研究选择安顺市西秀区虹山湖公园作为实验区域,并于2014年3月在公园内进行了样木实测工作。虹山湖公园属于北亚热带季风湿润型气候,年平均气温在13.2~15℃之间,最高温度为34.3℃,最低温度为-7.6℃,全年日照时数在968~1309 h之间,年平均无霜期285~300 d,年相对湿度为80%,年平均降雨量1350 mm,光照条件好,雨量充沛,适宜多种林木生长,森林覆盖率达到36%。

2 研究方法

2.1 技术流程

根据研究要求,研究流程图如图1所示。

  

图1 研究流程图Fig.1 Flow chart of the research

2.2 数据获取

(1)全站仪实地测量

利用全站仪对虹山湖公园48棵立木样树进行树高实地测量,目的是为了对利用立体航空像对测量立木高度的精度进行对比及误差分析。全站仪测量精度达到毫米级,获得数据作为树高真值。

1)高空间分辨率真彩色正射影像真实反映和记录了地面森林真彩色特征,具有稳定的判读特征;高空间分辨率近红外正射影像具有是反射率高、透过率高、吸收率低的特点可反映植被颜色和纹理的不同,还可尽量避免同谱异物或同物异谱[11],以利于地物的判读。利用真彩色影像和近红外影像对地物相互辅助判读,对于树种的判读起到重要作用。

本研究的实验处理有三种方式: 第一种为死亡凸显,即采用TMT研究中经典的诱发死亡凸显效应的视频与问题两种方法的组合。 第二种为亲密关系丧失,即采取这种实验处理是为了与死亡凸显进行对照。 国外学者Heine,S.J.等人认为死亡并不是可以启动死亡凸显效应的唯一刺激,一些类似如不确定感、自尊威胁、社会排斥、亲密关系的丧失等, 也会导致个体出现类似死亡凸显效应的反应[5], 第三种为无实验处理,该小组作为对照组。 因此,本实验包括3个自变量水平,分别是1=死亡凸显情境、2=亲密关系丧失情境、3=无处理,1个因变量,即被试职业认同感,1个中介变量,即自尊。

采用拍摄于2013年5月地面分辨率为0.08 m的3张彩色航空像片,共一条行带。使用这些航片作为一个测区完成内定向、相对定向和绝对定向,最终创建立体像对模型及生成正射影像[4-5]。已知航片的相机检校文件、外方位元素和控制点文件。

2.3 数据处理

(1)内定向:利用相机参数建立像片坐标系与扫描坐标系之间的数学关系[6]

(2)相对定向:建立左右像片摄站间的空间位置及姿态参数的相对关系,消除左右像片同名点间的上下视差,建立立体模型[7]

(4)树种判读:利用高空间分辨率的真彩色和近红外的正射影像图数据,在ArcGIS软件中进行树种判读。

(3)绝对定向:利用控制点数据建立地面坐标与像片坐标间的数学转换关系。

这篇小说是萧红在1941年7月1日发表在香港《时代文学》第一卷第二期上的短篇小说。有谁知道,这篇乡土奇葩问世后的半年多(即1942年1月22日)作家竟与世长辞了。所以,《小城三月》不仅成了萧红的遗作,也成了她结束痛苦人生的信号弹。

(5)树高量测:利用MapMatrix数字摄影测量系统IGS数字测图模块对安顺市研究区样地内的树木高度进行测量[8]。新建矢量窗口,在矢量窗口装载相应的立体模型。选择地物特征码选择线型在影像窗口进行地物量测[9]。用红蓝立体眼镜进行观测,用鼠标移动影像并调整侧标。切准树木顶点单击鼠标左键记录当前点高程坐标,滚动鼠标中键,使十字丝移动到树木底部,记录其当时高程坐标,两高程值相减即得到树高。

3 结果与分析

3.1 树种解译结果

真彩色正射影像图像平淡、色调灰暗、彩色不饱和,可用于各种地类的识别。

近红外正射影像纹理清晰,色彩分明。可辅助对树种的辨认。

你出去这一个月,瘦得皮包骨头,猴似的,头发长了也没理,灰头土脸,纯屌丝一个。还这屌梦,那屌梦的,先回来捣鼓学业吧,书中自有黄金屋哩。

根据树冠的形状、大小、色调、阴影、纹理结构、树种分布规律、生长习性、林木混生的特点和森林发生发展过程等特征判读树种,再依据各树种树冠影像的面积所占比例,确定林分的林木组成。

在规划未来时,照料者对专业人士或机构的不信任是影响其选择的又一重要因素。Hatfield和Lefley发现,服务系统所提供服务的协调程度低或助益不大,以及服务人员缺乏兴趣或欠缺有素的训练等,都会影响未来安置规划的制定。一些照料者表示不相信这些机构,担心钱被骗,认为机构或许只是表面宣传做得好,他们去世后心智障碍人员无法得到安全保障。这些潜在风险令照料者不愿做出确切的安排或计划。Bibby也发现,对现行政策和未来服务缺乏信心、与专业人士关系差是影响未来安置规划制定的主要阻碍因素之一。

在ArcGIS软件中,利用高空间分辨率的真彩色和近红外的正射影像图判读虹山湖公园林分选区树种,可获得林分中主要树种在影像上的特征,见表1。

 

1 树种解译标志

 

Tab.1 Tree species interpretation signs

  

树种真彩解译样片影像特征近红外解译样片影像特征垂柳影像呈暗绿,色度中等偏暗,纹理较粗糙,颗粒较密影像呈深红,色度偏暗,纹理较粗糙,颗粒较密二球悬铃木影像呈绿色,色度中等,纹理粗糙,颗粒密集影像呈大红,色度中等,纹理粗糙,颗粒小而密集构树影像色度偏暗,纹理较粗糙,颗粒密集影像纹理较粗糙,颗粒较密

续表1

  

树种真彩解译样片影像特征近红外解译样片影像特征柏木树形为尖塔形,影像色度偏亮,纹理较粗糙,颗粒较平滑树形为尖塔形,影像纹理较平滑,颗粒较少黑荆树影像呈绿色偏红,纹理较平滑,颗粒较难分清影像呈浅红,色度较浅,纹理较粗糙,颗粒较大且少槐树影像色度中等,纹理较平滑,颗粒较小且较密影像呈红色,色度中等,纹理较平滑,颗粒密集楸树影像呈绿色,色度偏暗,纹理较粗糙,颗粒大且较密影像颜色较深,纹理粗糙,颗粒大且较密集杉木影像色度偏暗,纹理较粗糙,颗粒较平滑影像色度偏低,纹理较粗糙,颗粒大且较密夹竹桃影像色度偏中等,纹理较平滑,颗粒较小影像色度低,纹理较平滑,颗粒细小柳杉树形为尖塔形,影像偏暗红,纹理平滑,颗粒少树形为尖塔形,影像呈暗红,色度低,纹理平滑,颗粒少朴树影像呈绿色,色度中等,纹理平滑,颗粒少影像呈红色,色度中等,纹理较平滑,颗粒小且密集杨树影像绿色偏红,纹理较粗糙,颗粒较密集影像色度较深,纹理较粗糙,颗粒小且密集梓树影像色度中等,纹理较平滑,颗粒较多影像呈红色,色度中等,纹理较粗糙,颗粒大且较密桂花影像色度偏亮,纹理较平滑,颗粒较平滑影像呈淡红,色度偏暗,纹理平滑,颗粒小且稀疏

续表1

  

树种真彩解译样片影像特征近红外解译样片影像特征樟树影像呈淡绿色,色度偏亮,纹理较平滑,颗粒较平滑影像呈浅红,色度中等,纹理较平滑,颗粒较密集广玉兰影像呈绿色,色度中等,纹理较粗糙,颗粒小且较密影像呈暗红,色度偏暗,纹理较粗糙,颗粒小且密

在树种判别过程中,当使用真彩影像出现相近或相似颜色,造成树种判读出现错误,可利用近红外影像的纹理和颜色特征辅助判别。

以研究区的三个林分样地为例,利用高空间分辨率真彩色影像和高空间分辨率近红外影像对树种进行目视解译,并以实地调查结果作对比得到表2。

 

2 树种判读精度分析表

 

Tab.2 Accuracy analysis of tree species interpretation

  

样地号树种目测株数/棵实测株数/棵精度/%一槐树323982梓树768787朴树121486杉木222492樟树121675楸树111479二梓树627385槐树233174楸树202580杉木646796樟树2367三垂柳11100二球悬铃木6786桂花232882夹竹桃22100构树71164樟树3475广玉兰81173槐树3475柏木77100柳杉1717100朴树11100杉木44100杨树11100

通过表2分析精度结果可得出:林分中,垂柳、朴树和杨树的数量为1棵,且影像上的冠幅没有出现重叠现象,可直接根据树种的颜色进行目视解译,其判读精度为100%;针叶树种的判读精度明显高于阔叶树种,分析其原因主要是针叶树种独特的尖塔树形,可被观察人员直接目视解译出来,柏木和柳杉的判读精度为100%;杉木的平均精度为96%,原因主要是杉木的高度不一,且树种间距近,导致冠幅相互遮挡,判读时看成一棵树;阔叶树种的判读精度较低,平均精度为80%,原因是阔叶树种冠幅较大,人工目视解译不能看见小树,且树种太密,相互遮挡,目视解译时判读成一棵。

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3.2 树种株数判读

根据树冠的形状、大小、色调、阴影、纹理结构、缝隙等特点可判读树种株数。在高空间分辨率的真彩色和近红外的正射影像图上判读安顺市林分选区树种株数,并与实测结果作对比,结果见表3。

 

3 树种株数精度分析

 

Tab.3 Accuracy analysis of tree number

  

样地号目视解译/棵实测/棵精度/%1165194852171199863839092平均87.7

通过表3比较结果可知目视解译林分株数精度达到87.7%,而且目视解译的株数要小于实测株数,原因有两种情况:其一是由于人工目视解译不能看见小树,从而造成误差;其二是由于林木树种一样,太密,相互遮挡,目视解译时判读成一棵。

3.3 立木树高的测量

以安顺市虹山湖公园内48棵独立木的树高进行数字摄影测量,并与野外调查数据做对比,结果如表4所示。

 

4 IGS系统测量的树高数据

 

Tab.4 Tree height measurement by IGS system

  

编号树高/m地面高程树顶高程差值实测树高/m误差相对误差/%精度/%11379.341386.417.077.40.3349621379.291385.135.847.51.66227831379.51389.6410.1511.61.45138741379.231388.799.5611.31.74158551378.621390.5511.9310.51.43148661378.431385.727.298.81.51178371378.691394.0215.3314.50.83694

续表4

  

编号树高/m地面高程树顶高程差值实测树高/m误差相对误差/%精度/%81378.691383.785.086.51.42227891379.191386.357.167.60.44694101379.211386.237.027.50.48694111379.261385.586.3170.691090121379.181385.986.87.10.30496131379.221384.315.15.80.701282141379.21385.846.646.50.14298151379.111385.966.847.20.36595161379.321386.3377.50.50793171379.411386.467.057.80.751090181379.311385.636.326.10.22496191379.491385.145.655.20.45991201379.441385.56.066.70.641090211379.411385.265.856.40.55991221379.521386.116.587.10.52793231379.21385.946.746.20.54991241379.421386.467.046.30.741288251379.431386.016.575.80.771387261379.321386.036.717.10.39595271379.511385.786.276.70.43694281379.261384.725.465.10.36793291379.591385.726.136.70.57991301379.661385.856.196.50.31595311379.771386.486.716.30.41793321379.471385.676.25.70.50991331379.371384.124.765.40.641288341379.611385.15.4950.491090351379.721385.776.046.50.46793361379.651386.797.147.30.16298371379.81386.096.297.20.911387381379.861385.365.56.51.001585391379.741385.986.245.60.641189401379.331386.286.966.80.16298411379.661389.469.89.20.60793421379.231396.1716.9417.60.66496431379.71390.510.819.31.511684441379.591389.279.6890.68892451379.641387.197.558.50.951189461379.641385.335.695.20.49991471379.571385.195.6250.621288481379.661385.45.745.20.541090平均91

通过表4可知,数字摄影测量提取独立木树高的精度平均为91%。对测量得到的误差进行分析,得到48棵独立木树高相对误差分析表5。

 

5 树高相对误差分析表

 

Tab.5 Relative error of tree height measurement

  

相对误差树高平均值/%9最小/%2最大/%22样本数/个48

误差产生的原因主要有以下方面:第一,航片在数字摄影测量系统中进行空三加密时,没有对物镜畸变进行改正,导致在IGS测图时会产生误差。第二,工作人员经验不足,不能很好判读航片。第三,测图人员看图时间较长,影响判读人员读图的识别能力,不能很好地的把鼠标指针放在独立木的顶部和底部,导致高程值不能和真实值吻合而造成误差。

2.3.1 预后良好率 纳入研究中有 11 篇[3,10‐13,15‐19,21]报道了随访90 d后预后良好率的情况。低剂量组纳入741例患者,407例预后良好,预后良好率为54.92%;标准剂量组纳入673例患者,437例预后良好,预后良好率为64.93%。各研究间无异质性(P=0.09,I2=39%),采用固定效应模型进行 Meta‐分析(图3)。结果显示两组预后良好率比较差异有统计学意义(RR=0.85,95%CI=0.78~0.92,P=0.0002)。

用料:红星牌沙茶酱 10瓶(200 g/瓶),金宝汤牌牛尾汤 10瓶(305 g/瓶),咖喱粉、牛油、美极鲜味汁各 300 g,保卫尔牛肉汁、粤式糖醋汁各500 g。

以立体航片像对测量的树高为x轴,全站仪测树高为y轴,分别用线性关系、二次多项式、三次多项式对它们之间的关系进行了拟合[10],拟合结果如图2所示。

  

图2 树高拟合图Fig.2 Tree height fitting

2)研究结果表明,利用航片立体像对测量得到的树高与实际树高之间存在线性正相关关系,用该方法测量树高,可以满足林业上对树高调查的要求。

通过研究分析得到:利用数字摄影测量的方法测量树高,精度较高,与全站仪测量的树高存在显著的正相关关系,利用立体像对测量树高平均精度为91%,能满足林业上树高调查的需要。

4 结论与讨论

(2)航片及相关数据

图2可以看出,以上3种方法进行的相关分析R2相差不大,都接近0.9,说明立体航片像对测量的树高和全站仪测量的树高之间存在显著的相关性,随着方程次数的增加,R2没多大变化,选择线性函数作为拟合函数较为适宜,这表明立体航片像对测量的树高与全站仪测量树高存在着正相关关系。

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参考文献【REFERENCES】

3)航片立体像对测量树高的精度受到拍摄季节、林冠和周围树木遮挡的影响[12],导致部分数据不理想,如何解决这一问题有待我们下一步研究。

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教学演绎具体是说英语老师在授课的过程当中布置同学们展开对应地授课内容之后展开表演,根据动作、言语的融合激发起初中英语授课的趣味性,提升老师和学生之间的课堂互动。认真分析现有的初中英语课本,这里面一些知识点皆是通过人物对话的方式展示出来的,初中生非常认可此类形式的教材内容。然而一部分老师只重视让学生记笔记,死记硬背这些内容,老师并没有照顾每一位同学,师生课堂互动效果不强,同学们对于老师饱含畏俱的心理,不是很愿意和老师展开交流。想要扭转此类现状,英语老师应该选择对话演绎的措施带领同学们举办英语教学活动,布置同学们针对有关内容展开表演。

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舞台上充斥着白色烟雾的7m3密闭空间内,开启净化功能的海尔净界自清洁空调一分钟就将所有烟雾净化干净,李顺实也在同一时间算出了100个四位数的总和,“海尔空调净化速度太快了!”李顺实说道;而在高6米长8米的天平两端,韩遂宁夫妇、钟荣芳一家分别将2台正在高速运转的直驱洗衣机,纹丝不动地稳定在悬挂画框内;黄胜华则在20分钟内从200张草莓细胞切片中,找出取自F+冰箱中存储7天仍然“新鲜如初”的草莓切片;杨海明只是品尝了由海尔防干烧燃气灶精准控温熬制出的三碗“原汁”鱼汤,就成功分辨出鱼的种类……一项项看起来不可能的挑战,海尔都将其变成了可能。

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4.2.3 为了实现城市土地利用结构优化效益最大化的目的,在保障城市居民生活对用地的基本需求量同时,还要着重于满足城市产业结构升级和规模经济发展的用地需求。鉴于SD模型的三种情景在用地总面积特别是建设用地面积年均增幅上明显低于SD-MOP模型预测结果,而城市规模的扩展对于经济活动和生态维护均能够预留较为充足用地空间。因此,宜于选择基于SD-MOP模型的城市用地总体规模增速介于基准利用情景和粗放利用情景、年均面积占比最大建设用地为商服用地的集约利用情景优化仿真方案作为最佳解决方案。

本文中剪力墙肢考虑翼缘的影响,翼缘统一取长为800 mm,等肢墙肢取2 000 mm,不等肢墙肢中大墙肢长取2 000 mm,小墙肢参数见表1。以各模型Y向周期和位移的变化来研究连梁的刚度对不等肢剪力墙整体刚度的影响。

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4.4.1 载物台卡死 有些显微镜的高倍物镜等焦处理不过关,导致在低倍镜下看清物像转换到高倍镜时,高倍镜与载玻片相碰,无法使用高倍镜[3]。解决方法:打开粗调节螺旋,将载物台上升到最高处,重新拧紧。

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切入点选择正确,并能形成逻辑流程控制,从而证明作为故障流程排查切入点的准确性,避免在业务故障处理时入手的随意性,从而延误处理或错判故障点而造成事故。

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谢刚,谭伟,谢元贵,顾卿先,廖小锋,陈远
《贵州科学》 2018年第02期
《贵州科学》2018年第02期文献

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