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World File Search System树冠
渡渡鸟之歌 - WordPress.com
我们只是丛林中天空中的一粒小点。下面，但不远的地方，是一片连绵不断的树冠，向四面八方延伸，消失不见：亚马逊森林。今天的云层低矮而灰暗，我们脚下的地形看起来极其荒凉，我们那架吵闹的小型双引擎飞机在五百英尺左右的空中顽强地飞行，这是一个危险的高度，空气像变酸的牛奶一样凝固。我们从马瑙斯市向北飞行。偶尔，飞机会向上倾斜二十或三十英尺。或者它会下沉。当我们试图将注意力集中在地面上时，它像风筝一样颠簸。根据我的经验，在这种情况下飞行大约一个小时，我的胃可以忍受。“如果飞行员迷路了，”汤姆·洛夫乔伊在引擎的男中音呜呜声中喊道，“我们可能会到达委内瑞拉。”然后他朝我露出了花栗鼠般的笑容。从我们悬空的位置看去，森林看起来只不过是平坦和叶绿素的宏伟抽象——神秘、单调、绿色。至少，这是第一眼看到的。但宏伟的抽象背后隐藏着丰富的细节，第二眼和第三眼我就能分辨出一些细节。绿色分解成数百种不同的色调，代表着数百种不同的树种。这里和那里，有一棵树的树冠点缀着它，树冠上盛开着鲜艳的黄色或洋红色。一些地方，蒸汽像棉花一样升起，那里是潮湿的气息。
激光雷达技术在林业测绘中的应用 - Routescene
使用分类，可以提取包括高植被在内的所有点，并过滤掉所有剩余的点。要从高植被点确定单个树实例，需要执行一些额外的处理步骤。这些实例分割步骤是传统的 GIS 方法，需要采用这些方法才能在当前数据集上发挥最佳作用。为了达到预期结果，需要结合使用树木特征（例如树冠最大值、树桩位置和更多地理空间算法）。可以确定每个树段的树桩位置和高度，而树冠范围则通过 2D 投影确定。之后，分类和实例分割的结果可以转换为其他常见的地理数据类型（即 GeoJSON、Esri 形状文件），并丰富其他信息（例如高度属性和直径）。
纽约市政策议程2025
纽约市公园和娱乐部的资金不足和人手不足。虽然公园和绿色空间占该市土地的14％，但不到该市预算的1％。最重要的是，公园，树冠和通往城市滨水区的通道不公平分布。在不利的健康问题和高水平污染困扰的弱势社区（DAC）中，平均而言，进入绿色空间的机会要低得多。该市必须将预算的1％分配给我们的公园系统，并制定一个城市森林计划，该计划将城市的树冠从当前的22％覆盖范围扩大到30％的覆盖范围。除了投资于我们现有公园外，纽约市还必须继续使海滨更具弹性并扩大绿色基础设施，尤其是在外部自治市镇。
颊莺 (Setophaga chrysoparia) 密度
摘要。需要建立野生动物种群规模、空间分布和栖息地关系的稳健模型，以更有效地监测濒危物种并优先考虑栖息地保护工作。遥感数据（例如机载激光测高 (LiDAR) 和数字彩色红外 (CIR) 航空摄影）与精心设计的实地研究相结合，有助于填补这些信息空白。我们使用基于点计数的距离抽样调查数据和融合 LiDAR 的 CIR 航空摄影来模拟濒危鸣禽金颊莺 (Setophaga chrysoparia) 在 10 000 公顷的巴尔科内斯峡谷地国家野生动物保护区 (BCNWR) 的密度。我们开发了一套新颖的候选模型来解释金颊莺的检测概率和密度，使用栖息地协变量来表征植被结构、组成和复杂性以及栖息地破碎化、地形和人类基础设施。我们用代表 3.2 公顷领土面积（100 米半径）与 1.8 公顷和 7.0 公顷领土面积的焦点均值计算的协变量获得了最多的模型支持。检测概率随树冠覆盖率的增加而降低，随地形粗糙度的增加而增加。金颊莺的密度随树冠覆盖率的增加而增加，在阿什桧柏 (Juniperus ashei) 与阔叶树冠覆盖率之比为 7:3 时最高，随全球太阳辐射的增加而降低。使用 3 分钟点计数预测的莺密度与来自独立
在收获和农业中使用激光雷达地形的诱惑和陷阱
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 的论文发表于 2004 年 6 月 13 日至 16 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地条件下的森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议。摘要 机载激光测高 (Lidar) 可以生成细节丰富、精度极高的地形图，即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形可以识别可能的着陆位置、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间，指导道路设计走向更好的选择，并提高我们对成本估算的信心。然而，激光雷达测绘偶尔会失败，这些失败的表示方式将决定激光雷达的可靠性和道路设计价值。我们讨论了首次使用激光雷达测绘塔霍马州立森林的经验，该森林位于 Mt. 南部。雷尼尔山。这种详细的地形测绘用于森林作业设计，例如着陆点和道路位置，作为基于流域的收获和运输计划的一部分。基于激光雷达的办公室设计随后进行了现场验证。对于森林工程设计而言，此类 DEM 成功的关键在于能够（或缺乏）区分地面点覆盖充足或边缘的区域，从而导致优秀或错误的测绘细节。我们讨论了各种方法，这些方法可以识别地面点覆盖边缘的区域，从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。观察树冠下的情况木材采伐和道路规划中经常出现的一个问题是，用于采伐的树木会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航拍照片，其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此，得到的地形图是树冠顶部的地图，带有假定树高的偏移。不幸的是，树冠并不完全贴合地面，在采伐和道路规划中可能至关重要的细微地形变化并未反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形区域，这些区域可能会给采伐和道路建设带来困难。激光雷达的工作原理是拍摄数百万张树冠还会遮挡可作为方便着陆点和道路位置的天然土丘和长凳。因此，这些地形图只能作为设计的一般指南，操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林冠层下也可以进行详细的地形测绘。
在收获和收获中使用激光雷达地形的吸引力和陷阱......
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 的论文发表于 2004 年 6 月 13 日至 16 日在加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地条件下的森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议。摘要 机载激光测高 (Lidar) 可以生成细节丰富、精度极高的地形图，即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形可以识别可能的着陆位置、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间，指导道路设计走向更好的选择，并提高我们对成本估算的信心。然而，激光雷达测绘偶尔会失败，这些失败的表示方式将决定激光雷达的可靠性和道路设计价值。我们讨论了首次使用激光雷达测绘塔霍马州立森林的经验，该森林位于 Mt. 南部。雷尼尔山。这种详细的地形测绘用于森林作业设计，例如着陆点和道路位置，作为基于流域的收获和运输计划的一部分。基于激光雷达的办公室设计随后进行了现场验证。对于森林工程设计而言，此类 DEM 成功的关键在于能够（或缺乏）区分地面点覆盖充足或边缘的区域，从而导致出色或错误的测绘细节。我们讨论了各种方法，这些方法可以识别地面点覆盖边缘的区域，从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。观察树冠下的情况木材采伐和道路规划中经常出现的一个问题是，用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航拍照片，其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此，得到的地形图是树冠顶部的地图，带有假定树高的偏移。不幸的是，树冠并不完全贴合地面，在采伐和道路规划中可能至关重要的细微地形变化并未反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形区域，这些区域可能会给采伐和道路建设带来困难。激光雷达的工作原理是拍摄数百万张树冠还会遮挡可作为方便着陆点和道路位置的天然土丘和长凳。因此，这些地形图只能作为设计的一般指南，操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林冠层下也可以进行详细的地形测绘。
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
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）。
城市森林战略-Camden Council
树木和其他植被是我们城市地区的重要组成部分。他们不仅增加了性格和魅力，而且还产生了由研究支持的现实世界优势，正如您将在此策略中发现的那样。在市区，它们有助于减轻城市热岛的影响，改善居民的健康和福祉，并帮助生物多样性蓬勃发展。出于这些原因，卡姆登理事会致力于建立一个蓬勃发展的城市森林。2023年城市森林战略是我们到达那里的方式。该策略设定了一个雄心勃勃的目标，可以到2036年将我们的顶篷从15％增加到40％，并制定了一项行动计划，以使我们到达那里。我们是澳大利亚增长最快的地方政府地区之一，因此，我们现在重要的是要确保我们可以通过这种增长来实现这些树冠目标。好消息是，工作已经开始。自2021年以来，已经在街道，公园，储备金和丛林地区种植了27,000多棵树。还有很多事情要做，我期待与您合作，看到Camden的树冠增长为子孙后代。
GNSS 解决方案：
事后看来，除了空间段信息（哪些卫星是健康的、它们在哪里、它们的自转是什么以及它们的导航信息是什么）之外，绝对信息（时间和频率）高度依赖于对用户运动（接收器移动的速度和方向）和周围环境（建筑物对卫星信号的阻挡、树冠对信号衰减或其他移动元素（如汽车或行人）的干扰）的了解。所有这些都是服务器无法感知的本地环境信息。