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正射影像调查的区域航空图像能否生成高质量的摄影测量冠层高度模型？西欧的单树方法
需要森林监测工具来促进有效的、数据驱动的森林管理和森林政策。遥感技术可以提高森林监测的速度和成本效益，以及大规模森林属性制图（墙到墙方法）。数字航空摄影测量 (DAP) 是一种常见的、具有成本效益的机载激光扫描 (ALS) 替代方案，它可以基于常规获取的用于一般基础地图的航空照片。基于此类预先存在的数据集的 DAP 可以成为具有成本效益的大规模 3D 数据源。在森林特征描述方面，当有高质量的数字地形模型 (DTM) 时，DAP 可以生成描述树冠高度的摄影测量冠层高度模型 (pCHM)。虽然这种潜力似乎非常明显，但很少有研究调查过基于标准官方航空调查获得的航空立体图像的区域 pCHM 质量。我们的研究建议使用参考测量的树高数据库，根据按照此类协议获取的原始图像评估 pCHM 单个树高估计的质量。为了进一步确保该方法的可复制性，pCHM 树高估计基准仅依赖于公共森林清单 (FI) 信息，而摄影测量协议则基于低成本且广泛使用的摄影测量软件。此外，我们的研究调查了基于 FI 程序提供的邻近森林参数的 pCHM 树高估计之间的关系。我们的结果强调了使用 DAP 的 pCHM 提供的树高估计与现场测量和 ALS 树高数据具有良好的一致性。在树高建模方面，我们的 pCHM 方法与应用于 ALS 树高估计的相同建模策略得到的结果相似。我们的研究还确定了 pCHM 树高估计误差的一些驱动因素，并发现树木大小（胸高直径）和树木类型（常绿/落叶）等森林参数以及地形地貌（坡度）比图像调查参数（如重叠变化或数据集中的日照条件）更重要。结合 pCHM 树高估计，地形坡度、胸高直径 (DBH) 和常绿因子用于拟合预测实地测量树高的多元模型。文献中很少涉及这些方面，进一步的研究应侧重于如何将 pCHM 方法整合起来，以改进使用 DAP 和 pCHM 的森林表征。在 r²（0.90 VS 0.87）和均方根误差（RMSE，1.78 VS 2.01 m）方面，该模型比将 pCHM 估计值与实地树高估计值联系起来的模型表现出更好的性能。我们的有希望的结果可用于鼓励使用区域航空正射影像调查档案以非常低的额外成本生成大规模优质树高数据，特别是在更新国家森林资源清查计划的背景下。
利用机载激光雷达生成无坑冠层高度模型
摘要 从激光雷达数据中得到的冠层高度模型 (CHM) 已被用于提取森林资源清查参数。然而，建模高度的变化会导致数据凹陷，这是一个具有挑战性的问题，因为它们会破坏 CHM 的平滑度，对树木检测和随后的生物物理测量产生负面影响。这些凹陷出现在激光束深入树冠的地方，在产生第一次回波之前，激光束会击中下部树枝或地面。在本研究中，我们开发了一种新算法，该算法通过使用激光雷达点的子集来封闭凹陷，从而生成无凹陷的 CHM 栅格。该算法在高密度激光雷达数据和细化激光雷达数据集上都能稳定运行。评估包括使用无凹陷 CHM 检测单棵树木，并将结果与使用高斯平滑 CHM 的结果进行比较。结果表明，我们从高密度和低密度激光雷达数据中得到的无凹陷 CHM 显著提高了树木检测的准确性。
使用关键点的稳定不足导航
摘要 - 我们提出了一种基于稳固的视觉范围，用于使用Sepantic Kepoints的囊室不足农业机器人。自主态下导航由于作物行之间的紧密间距（〜0。75 m），由于多径误差而导致的RTK-GPS精度降解，以及从过度混乱中的LiDAR测量中的噪声。早期的工作称为crogfollow，通过提出具有最终感知的基于学习的视觉导航系统来解决这些挑战。然而，这种方法具有以下局限性：由于缺乏置信度措施而导致的遮挡过程中缺乏可解释的表示以及对异常预测的敏感性。我们的系统Cropfollow ++，以学习的语义关键点表示，引入了模块化感知体系结构。这种学习的表示形式比Cropfollow更模块化，更可靠，并且提供了一种置信度措施来检测闭塞。cropfollow ++在涉及碰撞的数量（13 vs. 33）的现场测试中，跨越〜1的碰撞数量显着超过了cropfollow。在挑战性的后期田野中，各有9公里。我们还在各种野外条件下大规模覆盖了多个囊性播种机器人的cropfollow ++，并讨论了从中学到的关键经验教训。
使用机载激光扫描仪数据进行冠层高度生长测量的变化检测技术
摘要 本文使用 82 棵苏格兰松样本树，分析了机载激光扫描仪数据在北方森林中测量单株树高生长的潜力。使用 Toposys 83 kHz 激光雷达系统于 1998 年 9 月和 2003 年 5 月获取了照亮 50% 树梢的点云（10 个点/平方米，光束大小 40 厘米）。使用野外视距仪测量松树的参考高度和高度生长。从代表每棵树的点云中提取了三种不同类型的特征；它们是最高 z 值之间的差异、树冠 DSM 之间的差异以及对应于树冠的冠层高度直方图的第 85、第 90 和第 95 个百分位数之间的差异。与现场测量结果的最佳对应关系为 R 2 值为 0.68，RMSE 为 43 厘米。结果表明，可以使用多时相激光测量来测量单棵树的生长情况。我们还演示了一种用于树木间匹配的新算法。在基于单棵树木进行业务生长估计时需要该算法，尤其是在茂密的云杉林中。该方法基于最小化 N 维数据空间中树梢之间的距离。实验表明，使用树木的位置（来自激光数据）和高度足以提供可靠的树木间匹配。将来，匹配中还应包括第四维（树冠面积）。