基于非独立模型的相邻树干散射特性分析

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点云树木分类

点云树木分类
一、引言
随着激光雷达技术的快速发展，点云数据在许多领域得到了广泛应用，尤其是在林业和环境监测中。

树木分类是其中的一个重要应用，它可以帮助我们更好地理解森林生态系统的结构和功能。

本文将探讨点云树木分类的方法、技术与实践。

二、点云树木分类方法
点云树木分类的基本流程包括数据预处理、特征提取和分类器训练。

预处理阶段包括去除噪声、填充缺失值和简化数据结构等步骤，以便更好地提取特征。

特征提取是分类过程中的关键步骤，可以根据应用需求选择不同的特征，如几何特征、光谱特征和纹理特征等。

分类器训练则是基于提取的特征对训练样本进行分类，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等。

三、技术实现与实践应用
在实际应用中，点云树木分类技术可以帮助我们更好地了解森林的结构和分布。

例如，通过分析不同树种的点云数据，我们可以了解森林的垂直结构和水平分布，进一步研究森林的生长动态和健康状况。

此外，点云树木分类还可以用于森林资源调查和监测，如森林火灾后植被恢复情况的评估和森林病虫害的监测。

四、结论与展望
点云树木分类技术为森林生态系统研究和环境监测提供了新的工具和方法。

虽然目前该技术已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题需要解决。

例如，如何提高特征提取的准确性和效率，如何处理大规模点云数据的分类问题等。

未来，随着技术的不断进步和应用需求的增加，点云树木分类技术将得到更广泛的应用和发展。

同时，我们也需要加强跨学科合作和技术交流，共同推动点云树木分类技术的进步和应用。

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文献综述-树木可视化

1.2.1 树木三维可视化模拟技术目前，用于构造植物形态结构的计算机模型很多，大致可分为3大类：第1类模拟用于生成仅从视觉上近似于植物的计算机图形，注重视觉效果的逼真性，而不是植物学理论的真实性；第2类模型称为静态结构模型，是利用三维数字化方法测定具体植物的形态结构后直接应用这些数据构造特定植物的形态模型；第3类模型是动态结构模型，能模拟植物的动态生长过程（郭焱等，2001；刘兴龙等，2008）。

有关树木形态生长可视化模拟的建模方法主要有以下几种：分形法（L系统、IFS法、DLA模型法）、几何结构法、粒子系统法、随机过程法和特征综合推理法。

（1）分形法理论生物学家Lindenmayer提出了著名的基于文法、侧重于植物拓扑结构的L系统（Lindenmayer，1968）；Mech与Prusinkiewicz提出了所谓的“开放式（open）L系统”；为了模拟植物的连续生长过程，Prusinkiewicz等还提出了时变L系统。

为了能够进一步应用微分方程表示植物的连续变化过程，Prusinkiewicz等又提出了微分L系统。

加拿大Calgary大学的Prusinkiewiez等人，以L系统为植物形态结构的描述框架，开发了Vlab虚拟植物系统（Prusinkiewiez，1975）。

李大锦、徐盛、袁震东等人应用L系统算法来模拟树木在不同环境下的生长状况（李大锦，2007）。

L系统经过不断的发展，已经成为一种应用广泛、功能强大的植物模拟方法，它强调计算机图形学与植物生长机理的结合。

但是，这种方法也存在着一些缺陷。

一方面，L系统生成一个字符发展序列是一个并行迭代过程，这和植物并行生长的特征相吻合。

基于这个特点，用L系统模拟植物的生长，提取其生长规则是关键，由于高大植物的生长规则不易提取，所以L系统不能很好的模拟高大植物；另一方面，在L系统具体编程实现时，形式语言的表示方法比较复杂，而且由于在产生式中同时描述植物的几何结构信息和拓扑信息，理解和使用也比较困难。

鄂西南鹅掌楸天然林林分结构特征

!!林分结构是森林生态系统的重要特征!可以反映出森林的发展状况,$-!如林木之间的竞争*森林的演替更新方式*自然灾害以及人为活动所造成的干扰影响等+林分结构从空间和非空间结构综合体现各林木个体及其属性之间的相互关系!全面反映林分现状特征,%-和发展潜力,:-+ 林分空间结构包含林木水平空间分布格局*树种混交度及林木大小分化!是对林木水平空间排列*树种相互隔离状况以及不同大小林木的竞争态势的描述+林木间竞争力及其生态位也取决于林分空间结构的优劣! 在很大程度上决定了林分的稳定性*发展的可能性和经营空间大小,?-+而林分非空间结构主要包括树种组成*直径结构*树高结构等!可直接反映出林分的基本特征+对林分结构的研究可揭示其空间和非空间特征!能直接反映群落中种群的数量特征!并查明林木个体间的竞争和分异状况+
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湖北林业科技
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鄂西南鹅掌楸天然林林分结构特征
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在鹤峰县中营镇鹅掌楸天然群落集中生长代表性地段!使用罗盘仪布设$9个'%6 '7%6 '(调查样地!每个样地间距大于 %6 '!且远离林缘 '& %6*'(+每个样地均分成?个$6 '7$6 ' 的样方!以样方为调查单元!对样方内乔木层胸径 '< *' 的乔木进行每木检尺!测量其胸径和树高!并记录每株树的相对坐标)调查其种类*高度*地径*生长状况和分布状况等!其中高度采用钢卷尺测量! 地径采用游标卡尺测量+并记录样地生境概况"经纬度*海拔*受干扰程度及因素等'表$(+

基于极化分解的极化特征参数提取与应用

基于极化分解的极化特征参数提取与应用王庆;曾琪明;廖静娟【摘要】Based on the polarization decomposition, the authors obtained a set of characteristic parameters to characterize the surface features, and formed some indices by combing these characteristic parameters to extract vegetation growing information such as radar vegetation indexes. These characteristic parameters have the function of reflecting the backscattering information and indirectly obtaining such information as vegetation growing, density and distribution areas. A scene of Radarsat - 2 full polarimetric SAR data covering Poyang Lake region was chosen for this experiment and the sample data which included the biomass and vegetation density information were collected in the field at the same time. On the basis of an analysis of vegetation characteristics in this test region, the characteristic parameters were compared with each other and analyzed for their physical meaning. The radar vegetation index and field measurements of biomass sample parameters were statistically correlated. The experimental results show that the four characteristic parameters described in this paper give the same overall trend on the random scattering of vegetation, but different indexes have different indications with the increasing vegetation density, of which the most accurate index is the radar vegetation index, which has the maximum dynamic range. The radar vegetation index has a high linear correlation with the biomass of wetland vegetation, so that it can be used to quantitatively infer thevegetation covering density and the biomass information.%基于极化分解原理,获取了描述地物散射机制的特征参数,并组合成一些特征指数,如雷达植被指数等.这些特征指数具有反映体散射信息的能力,从而可间接获取植被长势、疏密程度及分布区域等信息.实验选择了鄱阳湖区Radrsat -2全极化数据,结合野外采集的样本数据,在分析该区植被特征的基础上,对不同特征参数进行了对比分析,对雷达植被指数与实地测量样本的生物量参数进行了相关分析.实验结果表明:文中给出的4种特征参数对植被引起的随机散射的描述总体趋势是一致的,但随着植被覆盖密度的增大,不同特征指数具有一定的差异,其中雷达植被指数最为准确,适用动态范围最大,并且与湿地植被生物量具有较高的线性相关性,可以定量地反映研究区的植被疏密及生物量差异信息.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】8页(P103-110)【关键词】非相干分解;极化分解;散射机制;雷达植被指数【作者】王庆;曾琪明;廖静娟【作者单位】北京大学遥感与GIS研究所,北京100871;北京大学遥感与GIS研究所,北京100871;中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100094【正文语种】中文【中图分类】TP79合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)具有全天候、全天时对地观测的能力，全极化SAR(polarimetric SAR，Pol－SAR)对地观测可获取地物散射回波的能量、相位和极化信息［1］。

Penman-Monteith模型中主要参数推求及应用简化

Penman-Monteith模型中主要参数推求及应用简化芦新建;胡月楠;张进虎【摘要】The value of extinction coefficient (k) and leaf area index (LAI) was proved to have no effects on the result of corrected PenmanMonteith model by mathematic methods. The influence of K and LAI on evaporation speed was embodied in the canopy intercepted net radiation ( Rnt ). Canopy integral stomatic resistance ( rst ) calculated by the results of sap flow meter could be used for transpiration simulating. In addition, it contained all the errors of other parameters and was seen as an modification for these errors. Therefore, it's the most important parameter for the accuracy of Penman-Monteith model.%通过数学分析得出修正后的Penman-Monteith模型中公式计算结果的准确性与消光系数κ、叶面积指数LAI 测量的准确性无关,κ和LAI对于蒸腾速率的影响体现在林冠截留净辐射R<,nl>中;利用茎流计测量结果推算得出的冠层整体气孔阻力r<,st>可以较好地模拟植物蒸腾,此时,r<,st>的推算值中包含了Penman-Monteith模型所有其他参数值在测量或求解时产生的误差,同时它也是对其他参数误差的一个修正,对r<,st>计算回归的准确性是影响模型计算结果准确性的最重要的因子.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2011(039)011【总页数】3页(P6310-6311,6381)【关键词】Penman-Monteith模型;蒸腾;气孔阻力;消光系数;茎流计【作者】芦新建;胡月楠;张进虎【作者单位】河南建筑材料研究设计院有限责任公司,河南郑州450008;天津天一景观规划设计有限公司,天津300072;甘肃省治沙研究所,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】X173目前用于计算森林蒸散的方法很多，其中适用于充分供水条件下土壤水分适宜时的潜在蒸散量的计算方法较多，而适用于缺水条件下林木蒸散受限制时的蒸散量的计算方法较少。

基于Python的树干径向变化数据分析程序(DAIP):以六盘山华北落叶松为例

基于Python的树干径向变化数据分析程序(DAIP)：以六盘山华北落叶松为例刘泽彬;刘安迪;于澎涛;涂立辉【期刊名称】《陆地生态系统与保护学报》【年(卷),期】2021(1)1【摘要】【目的】树干径向变化测量仪(Dendrometer)可以连续记录树干各阶段变化信息,包括树干收缩、恢复和生长等,提取和分析这些信息对于深入理解树木径向生长及其对环境的响应具有重要价值,而快速高效地提取和整合海量数据需进行繁复的数据处理与分析。

为提高树干径向变化数据的分析效率和管理能力,林业工作者亟需易操作且实用的树干径向变化数据分析程序。

【方法】针对常用周期循环法提取各阶段树干径向变化的原则和树干径向昼夜变化存在规律及树干径向变化测量仪运行中可能出现异常情况,基于Python语言开发了一个用户友好型的树干径向变化提取程序DAIP(Dendrometer Analyzer In Python),并以2019年生长季累月(6—9月)六盘山香水河与叠叠沟小流域的华北落叶松(Larix gmeliniivar.principis-rupprechtii)人工林树干径向变化数据为例,提取和分析了树干径向变化的主要参数,并与半自动化提取程序“dendrometeR”进行了比较。

【结果】在提取结果方面,DAIP提取树干半径变化的主要参数值与“dendrometeR”程序的提取结果基本一致,保证提取数据的可靠性。

相比传统的数据处理方式,DAIP在异常数据判定和高效提取径向数据方面具有较大优势,可以较好识别分布在不同气候区内树体特征各异的华北落叶松树干径向变化数据集的“数据缺失”、“数据异常增加和减小”以及“数据无变化”等可疑数据类型;DAIP可快速自动提取生长季内树干半径的变化周期数、收缩阶段历时及收缩量、恢复阶段历时及恢复量、增加阶段历时及增量等主要参数。

诚然,DAIP当前版本存在一定不足,如在异常数据判定方面,对“长时段数据无变化”这种异常数据的界定还存在不确定性;在树干径向变化参数提取方面,若各变化阶段分界点处的数据波动较大,对分界点的判定可能存在误差。

植被光谱分析与植被指数计算解读

植被光谱分析与植被指数计算解读植被光谱分析与植被指数计算在遥感中，常常结合不同波长范围的反射率来增强植被特征，如植被指数（vegetation indices ——VI）的计算，植被指数（VI）是两个或多个波长范围内的地物反射率组合运算，以增强植被某⼀特性或者细节。

⽬前，在科学⽂献中发布了超过150种植被指数模型，这些植被指数中只有极少数是经过系统的实践检验。

本⽂总结现有植被指数，根据对植被波谱特征产⽣重要影响的主要化学成份：⾊素（Pigments）、⽔分（Water）、碳（Carbon）、氮（Nitrogen），总结了7⼤类实⽤性较强的植被指数，即：宽带绿度、窄带绿度、光利⽤率、冠层氮、⼲旱或碳衰减、叶⾊素、冠层⽔分含量。

这些植被指数可以简单度量绿⾊植被的数量和⽣长状况、叶绿素含量、叶⼦表⾯冠层、叶聚丛、冠层结构、植被在光合作⽤中对⼊射光的利⽤效率、测量植被冠层中氮的相对含量、估算纤维素和⽊质素⼲燥状态的碳含量、度量植被中与胁迫性相关的⾊素、植被冠层中⽔分含量等。

包括以下内容：●植被光谱特征●植被指数●HJ-1-HSI植被指数计算1.植被光谱特征植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸⼟、⽔体等，⽐如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm⾼反射。

很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、⽔分含量、⾊素、养分、碳等。

研究植被的波长范围⼀般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。

这个波长范围可范围以下四个部分：●可见光（Visible）：400 nm to 700 nm●近红外（Near-infrared——NIR）：700 nm to 1300 nm●短波红外1（Shortwave infrared 1—— SWIR-1）：1300 nm to 1900 nm●短波红外2（Shortwave infrared 2——SWIR-2）：1900 nm to 2500 nm其中NIR和SWIR-1的过渡区（1400nm附近）是⼤⽓⽔的强吸收范围，卫星或者航空传感器⼀般不获取这范围的反射值。

基于非线性混合模型的落叶松树干削度模型

影响时，：ｂｂ，同时作为混合参数时模型拟合最好。无论考虑样地效应影响还是考虑树木效应影响，合模型的拟混
合精度都比基本模型的拟合精度高，且考虑树木效应影响要比考虑样地效应影响的精度更高。模型检验结果表并
（北林业大学林学院东哈尔滨１０４）５００
摘要：以黑龙江省带岭林业局大青川林场８４株人工落叶松解析木数据为例，用Ｍａ和Ｂｒｈｒ分段削度模采ｘｕｋａｔ
型作为基础模型，用ＳＳ软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的４个参数和２个拐点参数同时估利Ａ计。参数估计显著性检验（＜．０）及模型检验（３９．０Ｐ＜．０）证明该分段模型能较好地描Ｐ０００１以Ｆ＝１３２３，０００１都
述落叶松树干干形变化。然后以该分段模型为基础模型，用非线性混合模型的方法，立落叶松人工林树干削采建
度混合效应模型。结果表明：考虑样地效应影响时，ｂ同时作为混合参数时模型拟合最好；当ｂ，：当考虑树木效应
ｓｇｉｃｎｅｔｏｒｍｅｅｓｉｔｓａｄＦ—ｅｔＴｅｉｎｆａｔｔｓｆｐａａｔｒｅｔｉｍａｅｎｔｓ．ｈｎ，ａｎｎｉｅｒｍｉｅ — ｆｅｔｄｌｇａｐｏｃｓｕｅｏｍｏｅｏｌａｘｄｅｆｃｓｍｏｅｉｐｒａｈｗａｓｄｔｄｌｎｎｓｅｔｐｒｂｓｄｏｈａｅｍｏｅ．Ｔｈｅｔｐｒｏｍａｃｓｗｅｅｏｔｉｅｏｈｓｍｏｅｔｐｒｍｅｅｓｂｎ２ａｔｍａｅａｅｎｔｅｂｓｄ１ｅｂｓｅｒｎｅｒｂａｎｄｆｒｔｉｄｌｗｉｆｈａａｔｒｌａｄｂｓ

基于微波植被散射模型(MIMICS)的水稻微波散射模型的建立及分析

682020年•第12期基于微波植被散射模型（MIMICS）的水稻微波散射模型的建立及分析◊中电科仪器仪表有限公司王伟雷达遥感在雷达图像中显示出不同的地面特征，不同的电磁散射特性和不同的灰度值。

微波散射模型是反演地面参数的算法得基础和理论依据。

本文基于水稻散射实验数据和电磁散射理论建立了微波植被散射模型（MIMICS）,并通过理论模拟分析了水稻后向散射系数。

1引言随着星载SAR平台的快速发展，雷达遥感也越来越多的得到了应用。

散射模型的建立也越来越具有价值，这个过程中需要各个因素间的定性分析以及相互作用或响应关系™o 对于水稻，其由形状，大小和厚度各异的茎，枝和叶组成，其各向异性特性形成了复杂的微波人体散射机制。

对于植被散射的建模，是基于电磁辐射冋，通过模拟电磁在介质中的传输过程进行建模旳；常用的植被散射模型是经验模型和MIMICS模型。

MIMICS模型具有结构简单和参数之间明确对应的特性。

通过简单地使用实验数据确定理论模型的待定系数，可以建立后向散射系数与测量参数之间的函数关系。

2水稻后向散射MIMICS模型密歇根州的微波植被散射模型（MIMICS）网是基于电磁场传输方程的一阶解，建立的植被散射模型，目前被大量的应用雨建立微波植被的散射特性模型。

该模型研究森林并将植被散布分为五类。

换句话说，①或1冠层后向散射，②冗2冠层下表面冠层后散射，③或3下表面一冠层一下表面向后散射，④或4从下层表面向后散射，⑤或S躯干层一从躯干层向后散射。

基于MIMICS模型，删除了树干部分，并在相同的散射空间中考虑了茎和叶的散射％因此，获得了下图右侧的四种水稻反向散射。

应该注意的是，中间和底部表面都是前向散射或2和<3，或4是后向散射。

因此，当底面是水时，前向散射很强，而后向散射几乎可以忽略不计。

图1MIMICS模型散射示意图简化后得到水稻散射模型的表达式如下：<=<1+<2+<3+<4=写：叭-殆）+2蔦（坷+RJd%+豐巴Q-T沁R凤+如；（1）=警齐（1_昭）（1+7^凤）+昭（2（匕+即和屈+式中，K为水稻宼层消光系数，T为冠层单程透射率：T=e-M,下标pq代表极化方式。

一种树木枝干模型批量差异化建模方法以及相关设备[发明专利]

专利名称：一种树木枝干模型批量差异化建模方法以及相关设备
专利类型：发明专利
发明人：刘谦,黄志超
申请号：CN202110193116.1
申请日：20210220
公开号：CN112819963B
公开日：
20220426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明实施例提供了一种树木枝干模型批量差异化建模方法及相关设备，可以快速的实现树木枝干模型批量差异化重建的目的。

该方法包括：将树木图片集合排序编号相邻的树木图片进行图像特征点匹配得到平移向量和旋转矩阵；确定树木图像中用于重建点云的图像特征点；根据平移向量以及旋转矩阵确定用图像特征点的目标空间坐标点；确定树木三维点云模型中的每个点到根节点的最短路径长度；基于最短路径长度将每个点进行聚类,得到多个聚类；将多个聚类中每个聚类的重心确定为树木三维点云模型的骨架点；将骨架点进行连接，得到树木骨架线；确定树木骨架线中各级枝段对应的初始字符串表达式；根据初始字符串表达式生成批量差异化的树木枝干模型。

申请人：华中科技大学鄂州工业技术研究院,华中科技大学
地址：436044 湖北省鄂州市梧桐湖新区凤凰大道特一号
国籍：CN
代理机构：北京众达德权知识产权代理有限公司
代理人：张晓冬
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油松树干径向生长的时空变异特征

油松树干径向生长的时空变异特征孙向宁【摘要】To illustrate the spatial and temporal variation in stem radial growth of Pinus tablaeformis,we chose 99-a P.tablaeformis trees to conduct stem analysis and ring measurement.The vertical variations in mean diameter growth rate varieel greatly over the growth process;it was first increased and then decreased with increasing tree height significantly during 99 a,and first increased,then decreased and increased again significantly in the early growth stage,and had no differences in the late growth stage.Over the growth process,the variations in yearly and accumulative diameter increment in different tree heights with increasing cambial age were not similar,the variation pattern of yearly increment was increase-stabilization-decrease with increasing tree height at the stem base,first increased and then decreased at breast height,first decreased and then increased at treetop,and continuously decreased at other stem positions.The accumulative increment was increased with the increasing cambial age at all sampled stem positions,the relationships between them was significant for logistic,quadratic,and linear function,respectively,with the increasing tree height.%为研究油松树干径向生长的时空变异规律,选择99年生油松(Pinus tablaeformis)进行树干解析及树轮宽度测定.结果表明:油松不同生长阶段的直径生长率的垂直变异差别很大.整个生长期内,直径平均生长率随树高增加先增后降,差异显著;生长初期表现为先减—后增—再减模式,差异显著,而生长后期无明显差别.生长过程中,不同部位直径年生长量、累计生长量随形成层年龄增加变化不尽相同,树干基部年生长量为增加-稳定-下降型,胸高处为先增后降型,稍部为先降后增型,其余部位多数为持续下降型;所有部位累计生长量均随形成层年龄增加而增加,二者关系随树高增加依次表现为显著的Logistic函数、二次函数及线性函数关系.【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2017(045)011【总页数】4页(P13-16)【关键词】油松;径向生长;时空变异【作者】孙向宁【作者单位】山西省林业科学研究院,太原,030012【正文语种】中文【中图分类】S791.248树干直径生长过程和规律是森林生态学中研究林木、林分与环境互作关系，森林对气候变化响应，重建历史气候的关键内容[1-2]，也是森林经营学中模拟预测材积、蓄积量变化，确定木材收获时间及制定经营对策的科学依据[3]。

基于树干解析的高山松天然林单木木材生物量生长模型

基于树干解析的高山松天然林单木木材生物量生长模型魏安超;熊河先;胥辉;李超;闾妍宇;张博;冷燕;欧光龙【摘要】以云南省香格里拉市两块典型样地内的10株高山松样木为研究对象,基于树干解析测定和计算其单木木材生物量生长及木材生物量生长率,采用非线性混合效应模型技术,分别考虑了样地效应和样木效应,将所有不同随机参数组合的模型进行拟合并分析模型的方差和协方差结构,构建其生物量生长及生物量生长率混合效应模型.结果表明:考虑样地效应、样木效应作为随机效应的单水平混合效应模型和两水平混合效应模型均提高了模型的拟合精度,其中考虑两水平随机效应的混合效应模型具有最佳的拟合表现,具有最低的AIC和BIC值.考虑两水平混合效应在生物量生长量及生物量生长率模型构建中预估精度最高,分别达93.05％和89.83％;考虑样木效应的混合效应模型次之,分别为88.34％和88.74％;考虑样地效应的混合模型预估精度均最低,分别为83.99％和67.27％;而一般回归模型的预估精度仅87.00％和87.11％.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2017(044)001【总页数】10页(P66-75)【关键词】木材生物量生长;生物量生长率;非线性混合效应模型;树干解析;高山松【作者】魏安超;熊河先;胥辉;李超;闾妍宇;张博;冷燕;欧光龙【作者单位】西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224;西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650224【正文语种】中文【中图分类】S758.2森林生物量是森林生态系统结构中最基本的特征之一，占全球陆地植被生物量的85%以上，是研究森林生态系统能量和物质循环的基础［1-2］。

Forstat软件在《测树学》实践教学“树干解析”中的应用

Forstat软件在《测树学》实践教学“树干解析”中的应用作者：顾丽来源：《教育教学论坛》 2015年第33期顾丽（西北农林科技大学，陕西杨凌712100）摘要：《测树学》作为一门操作性、应用性很强的课程，是整个林学学科的一门重要专业基础课程，从其发展过程来看，其内容在不断增加和拓宽，而且技术方法也在不断的改进和提高。

为了适应需求，在实践与实习过程中，一些新方法与新技术要及时让学生掌握。

本文在实践教学中引入数理统计软件ForStat 2.2，以树干解析内业工作为例，实现对实践教学树干解析的内业工作中树干、材积、生长量、生长率及形数的计算，绘制各类生长曲线与树干纵剖面图，以此让学生学会数理统计软件的基本使用方法，并掌握其基本原理，为学生奠定坚实的科研基础。

关键词：测树学；树干解析；实践教学；ForStat 2.2；中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）33-0231-02作者简介：顾丽（1983-），女，吉林松原人，博士，讲师，研究方向：森林资源监测与评价。

一、前言测树学是整个林学学科的一门重要专业基础课程，它是以森林生态系统为主要研究对象，研究林木、林分等木材产品的材积、蓄积、生长量及非林地自然资源的测算、分析和收获预估的理论与技术。

测树学不仅是森林经理学、森林经营学、森林生态学的基础课程，也是整个林业的一门重要专业基础学科。

国家各类森林调查的最主要核心工作都属于测树学内容范畴。

当前，特别是信息技术的应用，逐步形成了以高新技术为支撑的先进的森林资源调查技术体系，满足现代化林业发展的需要。

因此，任何林业工作者都需要在不同程度上掌握一定的测树学知识。

“测树学”作为一门操作性、应用性很强的课程，从其发展过程来看，其内容在不断增加和拓宽，而且技术方法也在不断的改进和提高。

随着现代电子技术的发展及其在本领域的应用，其内涵和外延已经远远超出了传统《测树学》的领域，技术方法也不断的由粗放走向精准，由主观走向客观。

Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior中文版剖析

Single Image Haze Removal Using Dark Channel PriorKaiming He, Jian Sun, Xiaoou TangThe Chinese University of Hong Kong Microsoft Research Asia基于暗原色先验的单一图像去雾方法何恺明，孙剑，汤晓鸥香港中文大学微软亚洲研究院摘要在这篇论文当中，我们提出了一种简单但是有效的图像先验规律——暗原色先验来为单一输入图像去雾。

暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。

利用这个先验建立的去雾模型，我们可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。

对户外各种不同的带雾图像的处理结果表明了dark channel prior的巨大作用。

同时，作为去雾过程中的副产品，我们还可获得该图像高质量的深度图。

1．引言户外景物的图像通常会因为大气中的混浊的媒介（比如分子，水滴等）而降质，雾、霭、蒸气都因大气吸收或散射造成此类现象。

照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减。

此外，得到的光线还混合有大气光(经大气分子反射的周围环境的光线)。

降质的图像的对比度和颜色的保真度有所下降，如图1所示。

由于大气散射的程度和景点到照相机的距离有关，图像降质是随着空间变化的。

在消费／计算摄影业和计算机视觉领域，图像去雾有着广泛的需求。

首先，去雾能显著地提高景象的清晰度并且改正因空气而带来的色移。

一般的，去除雾干扰的图片看起来要更加舒服。

其次，大多数的计算机视觉算法，从低级别的图像分析，到高级别的目标识别，一般会假定输入图像即景物的原始光线会聚所成。

视觉算法（例如特征检测、滤波、光度分析等）的实现会不可避免地因为偏光、低对比度图像而不理想。

再次，去雾可产生图像的深度信息，有助于视觉算法和高级的图像编辑。

结合Yamaguchi分解和Cloude分解的极化SAR分类

结合Y amaguchi分解和Cloude分解的极化SAR分类摘要：本文提出一种结合Yamaguchi分解和Cloude分解的极化SAR影像分类方法。

该方法首先对极化SAE影像进行Cloude分解，获得影像的散射熵图。

其次，对影像进行Yamaguchi分解获得四种基本散射机制的功率。

然后依据基本散射功率和散射熵将影像分为10个初始类别。

最后利用Wishart距离分类器进行迭代修正，获得最终分类结果。

利用AIRSAR数据进行了分类实验，论述了论文方法的有效性。

关键词：极化SAR；Cloude分解；Yamaguchi分解；散射熵；Wishart迭代；散射特性保持一、研究背景为全面掌握我国地理国情现状，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，我国在2013年-2015年开展地理国情普查工作。

为地理国情监测提供重要前提和基础，为制定和实施重大发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置提供重要依据[1]。

地理国情普查信息主要包括地表形态、地表覆盖和重要地理国情监测要素三个方面，其中地表覆盖分类信息反映土地表面自然营造物和人工营造物的自然属性或状况。

传统的地表覆盖分类信息调查手段是以人工实地测绘的方法进行的，工作量大、周期长、实时性较差。

遥感技术因具有快速、准确、准时、周期性短等优点，使得遥感影像分类技术成为地表覆盖信息普查中的一项重要手段。

而遥感技术中的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种主动式传感器，具有全天时全天候的成像能力，有时甚至是数据获取的唯一手段，它是遥感影像分类的重要内容[2]。

为此，本文进行了结合Yamaguchi分解和Cloude分解的极化SAR分类研究，对后续基于遥感技术开展地表覆盖信息普查具有重大意义。

二、研究基础目前极化SAR图像分类大致可以分为三类：基于统计特性的聚类方法；基于实际物理散射特性的分类算法；同时考虑统计特性和物理散射特性的分类算法。

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① 收稿时间：２０１２－０６．２２；收到修改稿时间：２０１２－０８．１４
值、相位的变化及其ＲＣＳ随入射波角度的变化（后文
中将这些变化简称为树干的散射特性），并掌握这一系
列变化对于目标跟踪和识别造成的影响十分必要．美国陆军研究实验室ＡＲＬ和杜克大学运用矩量法计算
Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄｈｅｔｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅ，ｔｈｅＡＢＣ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｎｇｉａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ’ Ｓｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｎｉｔｐｒｏｖｉｄｅｄｔｈｅ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｏｎ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｍｏｄｅｌ；ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ；ｔｒｅｅｔｒｕｎｋ；ＲＣＳ；ａｍｐｌｉｕｄｔｅ
的不再是单单一颗树，而是整个丛林区的树干散射特
性；要更彻底的分析树与树之间的相互作用，即树干
上产生的题电流．Ｅ，为树干ｌ不存在时，由处于远
区的单位电流源产生的总场，为极化方向．于是可
以推知
＝・
，
与树干的复合散射问题，因此基于单独树干进行研究的独立散射模型已经不适用．此时研究丛林中相邻树干之间的相互作用变的尤为重要，所以本文将介绍如何建立非独立模型并进行分析．
干之间的二次散射；文中介绍了仿真时的激励源，边界条件的选取及建模和仿真过程：给出了两树干不同距离下散射波幅值的变化，入射波不同角度入射引起的ＲＣＳ起伏，并跟独立树干的幅值及ＲＣＳ变化进行对比，得到感
兴趣的散射特性．关键词：非独立模型；电磁散射；树干；ＲＣＳ；幅值
ＨａｎｇｚｈｏｎＤｉｎｚａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｈｅｔｎｏｎ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｔｅｄｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｓｃａｔｔｅｉｒｎｇｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｏｆｔｈｅａｄｊａｃｅｎｔ
ｌ引言
在现代战争中，由于作战双方希望自己的武器不被对方的可见光、红外和大多数现有探测雷达发现，
有散射能力（根据散射的定义：当入射波在媒介中遇到
一
个粗糙表面、一群障碍物或大量随机分布的不匀体
时，方向无规则改变的现象）；所以在目标回波信息中
ｒｎ
’
ｔ）ｒ
ｏＳｌｎ＂
ｓｐ）
・
眦）・
同理可以得到・Ｅ的表达式．其中
２非独立模型的建立
２．１非独立模型分析
七：ｓｉｎｇ，＋ｃｏｓｅｉ，０为入射波与树干之间角度．ｆ
，
由于整个丛林的分布复杂，且根据文献【５】知，在雷达图像中丛林区域将呈现出一个一个的树干亮点；同时考虑电磁波与目标作用的散射机理：ａ）电磁波直
所以本文将用有限长介质圆柱模拟实际树干，采用时域有限差分算法（ＦＤＴＤ）［，分析相邻两树干问的
』ｃ）为树干的散射幅度矩阵．
２．２非独立模型仿真模型建立
由以上数据关系，又根据时域有限差分算法，建立仿真计算模型；计算网格空间划分为总场区和散射场区【ｌｏ】，如图２所示．
接入射到目标上产生的后向回波；ｂ）入射波入射到目
ｔｒｅｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｗｅｌｌａｄａｐｔｅｄｔｏｈｅｔｔｗｏｒｅｔｅｔｒｕｎｋｓ ’ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｓｃａｔｅ￣Ａｎｄ
ｉｎｔｈｅｄｅｎｃｅｆｏｒｅｓｔ，ｈｅｔｃｈｒａａｃｔｅｒｉ￣ｉｃｏｆｈｅｔａｄｊａｃｅｎｔｔｒｅｅｓｉｓｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｔｈｅｉｆｎｉｔｅ－ｌｅｎｇｔｈｍｕｌｔｉ－ｌａｙｅｒｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃｃｙｌｉｎｄｅｒｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｏｄｅｌｔｈｅｔｒｕｎｋ，ａｎｄｔｈｅｅｌｅｃｒｔｏｍａｇｎｅｔｉｃｓｃａｔｔｅｉｒｎｇｍｏｄｅｌｆｏｒｗｏｔａｄｊａｃｅｎｔｔｒｕｎｋｓｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．
标上，经目标反射作用到另～目标上得到的回波，即二次散射，如图１所示．
连
接边
界
Ｘ
Hale Waihona Puke 总场区吸收边界
散射场区
图１非独立树干模型
图２非独立模型建模平面图树干位于总场区，边界对于散射场是透明的，外
向散射波可以自由进入散射场区，本文感兴趣的即为散射区内场值变化；而总场区只存在入射波，因此平
ＡｄｊａｃｅｎｔＴｒｅｅＴｒｕｎｋｓＳｃａｔｔｅｒｉｎｇＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓＡｎａｂｒｓｉｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＮｏｎ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
摘
要：由于树干是有耗媒质，所以其散射特性极为复杂，而在较为稠密的丛林中，相邻树干之间更会产生二次
散射，这时研究相邻树干的散射特性对目标的识别与跟踪有重要意义，因此本文构建非独立模型以研究树干的
散射特性．即用有限长介质圆柱模拟实际树干，建立相邻两树干的散射模型，通过计算其电磁散射特性研究两树
簇超宽带雷达应运而生．ＦＯＰＥＮＳＡＲ具有超强的穿透能力同时，由于其极宽的带宽，又蕴含丰富的频谱信
息；能够穿透叶簇并有较高的距离向和方位向分辨率，因此对地形，地物及丛林隐蔽目标的研究极为有利．然而，由于树干是一种非均匀介质，所以树干具
混有大量的树干杂波，形成了许多虚假的雷达目标，严重干扰目标检测：这使得叶簇遮蔽下目标识别与跟踪极为困难．因此分析不同位置下树干散射回波的幅
所以会将其隐蔽在丛林或地下．尤其在森林覆盖的地
区，更容易隐蔽，不利于发现目标．此情况下，穿透叶
ａｍｐｌｉｕｄｔｅ ’ ＳｃｈａｎｇｅａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｉｆｅｒｅｎｔｄｉｓａｎｔｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｗｏａｄｊａｃｅｎｔｔｒｕｎｋｓａｎｄｔｈｅＲＣＳｌｆｕｃｕａｔｔｉｏｎｂｅｃａｕｓｅ
Ｍｏｄｅｌ
ＹＩＮＸｉａｏ－Ｍｉｎ，ＣＨＥＮＨｕａ－Ｊｉｅ
ｆＫｅｙＬａｖｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｆｏｒＮａｉｔｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅ — ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＩｎｆｏｒｍａｒｉｏｎＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄＦｕｓｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ研究开发１６１
汁算机系统应用
ｈｔｔｐ￣／／ｗｗｗ．ｃ－Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２０１３年第２２卷第２期
了树干的散射特性【１，２１；Ｕｌａｂｙｐ】教授建立的ＭＩＭＩＣＳ１模型，以及改进型ＭＩＭＩＣＳ２模型，Ｃｈｕａｈ［】建立的多成
上，然而实际当森林较为稠密时，树干之间相距较近，此时两树干处于相互作用的区域（见本文２．１），要分析
・＝ｌ１，ｌｌ・Ｅ２ｄｖ
其中Ｅ为树干１撑的一次散射场和树干２｝｝的二次散射场之和，为树干２不存在时入射平面波在树干ｌ