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World File Search System树梢
欧盟新监管框架（RED II）
以木材为基础的工业，即树皮、树枝、商业化间伐材、树叶、针叶、树梢、锯末、刨花、黑液、棕液、纤维污泥、木质素和妥尔油 • 其他非食用纤维素材料 • 其他木质纤维素材料（…）锯木和单板原木除外
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）。
使用 ... 绘制城市森林中单个树种的地图
摘要 我们开发了一种基于神经网络的方法，从激光雷达和高光谱图像中识别单个树木级别的城市树种。该方法能够使用内部无监督引擎对每个物种内的多个光谱特征进行建模，并能够使用外部监督系统捕捉物种之间的光谱差异。为了为具有高度空间异质性和物种多样性的城市森林生成物种级地图，我们进行了基于树梢的物种识别。这可以避免基于树冠的物种分类中遇到的双面照明、阴影和混合像素问题。研究表明，激光雷达数据与高光谱图像结合不仅能够检测单个树木并估计其树木指标，而且还可以使用开发的算法识别其物种类型。这两种数据源的整合具有取代传统实地调查的巨大潜力。
圣约翰新闻。- 克林顿县
2017 年 5 月 23 日，Crystal Ijxke 的热门度假胜地发生火灾，在火势得到控制之前，9 栋房屋被完全烧毁。几乎所有这些避暑别墅都至少配备了部分家具，但由于 Crystal 小镇和周边地区居民的英勇和英勇行动，大量家具得以挽救。必须采取一些措施来保护房屋免遭破坏，许多树木腐烂的树梢着火，加剧了熊熊大火。甚至危及那些正在努力扑灭大火的人的生命。最终的受害者是本市的 H. A. Hage 夫人和 8ara Pouch 小姐，她们在湖边悬崖顶部拥有一栋漂亮的小房子。房屋被毁的其他业主是 Maple Kapids 的 Bullis 和 Hewitt 和 K R. arr；Isaac Altenberg。tieorge ilichardsnn。J. N McCall。伊萨卡的 William Herron 和 A. E. PInney和圣路易斯的奥托梅 (Otto May) 几栋房屋将在即将到来的夏天重建，但 Sage 夫人和 Pouch 小姐不太可能在一段时间内建造。
鸣谢台风战机飞行员（隆美尔之死）
盐 。一辆参谋车和一辆装甲车也遭到扫射，留下远处的热雾，我们燃烧着坠落。 一辆从 6,000 英尺到 0 英尺（刚好高于地面，我们沿着树梢的道路掠过。 与皇家空军中校鲍德温一起飞行，高度和高度为 DSO、DFC 和 Bar，大约 800 枚炮弹。 圣路易斯的 Pete Langille “其中一名电报骑手把约翰、N.B.、飞行中尉 R.W. Davidg 带走了，因为那里有足够的掩护，而飞行中尉 W.A. Switzer，两人都躲在树篱和树下： Edson、Atta、WO.A.E. Sugden 在现场被杀，当我们在回国时，我们看到英国人的汽车要么在冒烟，要么在燃烧：“虽然这次行动长期以来一直在近距离支援下进行”，但加拿大第一集团军的战机很容易找到，因为该集团军的战机非常擅长低空俯冲轰炸，并被厚厚的树篱和小树林隔开。今天，四个月内，联队至少有十几个这样的 EST ROIs~ 被摧毁了，就像一座农舍。我们击中了总部 10 次，其中大部分是用 500 磅炮击中的，然后，由于我们被高射炮很好地防御着。Z8~~ 似乎还有很多汽油，——EIIA~~ 我决定用大炮对该地区进行武装侦察。在卡昂以东和卡昂以南，在一个叫多祖拉的村庄附近，我发现了两个派遣骑士，一个；
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。