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使用... 测量单棵树的生长
众所周知，可以通过机载激光扫描 (ALS) 获得单棵树的特征，例如树高、生物量和树冠面积，并且可以以 0.5 到 1.5 米的精度获得单棵树的高度。但是，尚未记录使用 ALS 测量单棵树生长的能力。本文报告了在北方森林区进行的多时相激光调查，表明可以以优于 0.5 米的精度测量单棵树的高度生长。介绍了自动提取树冠高度生长的方法。预计在分析全球森林变化和碳吸收、国家森林清单以及描述全球变暖对森林生长的影响的研究中，类似的方法对于参考测量也是可行的。
激光雷达探测热带森林中单棵树的大小 - IGN
热带森林树木的表征仅限于基于现场的技术，该技术侧重于测量树干圆柱形部分的直径，在测量形状不规则的大树以及其他尺寸属性（例如树的总高度和树冠大小）时存在很大的不确定性。在这里，我们介绍了一种将激光雷达点云数据分解为与单个树冠 (ITC) 相对应的 3D 簇的方法，该方法可以估计热带森林的许多生物物理变量，例如树高、树冠面积、树冠体积和树木数量密度。使用在巴拿马巴罗科罗拉多岛 50 公顷热带森林科学中心 (CTFS) 地块上收集的机载高分辨率激光雷达数据测试了基于 ITC 的方法。由于缺乏现场树高和树冠大小测量，因此无法直接验证 ITC 指标。我们通过比较使用地面和激光雷达单株树木测量值在多个空间尺度（即 1 公顷、2.25 公顷、4 公顷和 6.25 公顷）上估算的地上生物量 (AGB) 来评估我们方法的可靠性。我们研究了四种不同的激光雷达得出的 AGB 模型，其中三种基于单株树木高度、树冠体积和树冠面积，一种使用激光雷达冠层高度模型在地块水平计算平均树冠高度 (TCH)。结果表明，所有基于 ITC 大小和 TCH 的模型的预测能力都随着空间分辨率的降低而增加，从最差模型在 1 公顷时的 16.9% 到最佳模型在 6.25 公顷时的 5.0%。除了在更高的空间尺度（~4 公顷）下以及由于与树冠相关的边缘效应而导致的误差减少外，基于 TCH 的模型表现略好于基于 ITC 的模型。与根据森林类型和结构异速生长而区域性变化的 TCH 模型不同，基于 ITC 的模型是根据单个树木异速生长而得出的，可以扩展到全球所有热带森林。激光雷达检测单个树冠大小的方法克服了地面清查的一些局限性，例如 1) 它能够接触大树的树冠；2) 它能够评估大片和人迹罕至地区的树木密度、树冠结构和森林动态的方向变化，从而支持稳健的热带生态研究。© 2016 Elsevier Inc. 保留所有权利。
激光雷达探测热带森林中单棵树的大小 - IGN
热带森林树木的特性测量仅限于实地技术，主要测量树干圆柱形部分的直径，在测量形状不规则的大树以及其他尺寸属性（例如树总高和树冠大小）时存在很大的不确定性。在这里，我们介绍了一种将激光雷达点云数据分解为与单个树冠 (ITC) 相对应的 3D 聚类的方法，该方法可以估算热带森林的许多生物物理变量，如树高、树冠面积、树冠体积和树木数量密度。使用在巴拿马巴罗科罗拉多岛 50 公顷热带森林科学中心 (CTFS) 地块上收集的机载高分辨率激光雷达数据测试了基于 ITC 的方法。由于缺乏实地树高和树冠大小测量，因此无法直接验证 ITC 指标。我们通过比较使用地面和激光雷达单株树木测量值在多个空间尺度（即 1 公顷、2.25 公顷、4 公顷和 6.25 公顷）上估算的地上生物量 (AGB) 来评估我们方法的可靠性。我们研究了四种不同的激光雷达得出的 AGB 模型，其中三种基于单株树木的高度、树冠体积和树冠面积，一种使用激光雷达树冠高度模型在样地水平上计算平均树冠高度 (TCH)。结果表明，所有基于 ITC 大小和 TCH 的模型的预测能力随着空间分辨率的降低而增加，最差的模型在 1 公顷时为 16.9%
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树木清查和保护计划报告 - 2451 Danforth
• 编制一份树木资源清单，包括目标场地及其周围六米范围内胸高 (DBH) 15 厘米及以上的树木资源，以及道路通行权内各种大小的树木； • 根据拟议的开发计划评估潜在的树木保护机会；以及 • 将调查结果记录在树木清单和保护计划中。评估结果如下。 政策框架 目标场地受多伦多市私人树木条例 (第 813 章) 的约束，该条例规范了多伦多市内单棵树木的树木伤害和破坏。获取单棵树木的初步信息，然后根据条例对其进行分类，以支持开发申请。树木类别从一到五，如下所示：
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）。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。