基于UAV无人机影像的树高反演研究
基于无人机影像的沙棘树高提取及叶面积指数反演方法比较
新疆农业大学学报2020,43(4):241-251Journal of Xinjiang Agricultural University文章编号：1007-8614(2020)04-0241-11基于无人机影像的沙棘树高提取及叶面积指数反演方法比较焦亚辉匕颜安卩,赵英2,聂松伟#，杨利#，郭涛1(1.新疆农业大学，乌鲁木齐830052；2新疆林业科学院，乌鲁木齐830046)摘要：为利用无人机可见光影像获取高精度沙棘树高与叶面积指数!Leaf area index,LAI),实现实时无损动态监测&以新疆乌什县野生沙棘林为研究对象，通过构建冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM)利用局部最大值法提取沙棘树高,依据拼接的高清数字正射影像,提取出11种植被指数，采用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)算法与实测叶面积指数构建沙棘LAI反演模型，通过决定系数(R2"和均方根误差(RMSE)评价模型精度，确定最优的反演模型，并探讨主成分分析预处理对各算法构建的模型反演精度的影响。
结果表明：(1)局部最大值法提取沙棘树高，估测值与实测值之间决定系数R2为0.9，均方根误差RMSE为0.24m,这说明局部最大值法预测沙棘株高是可行的;(2)以树高和11种植被指数为数据源，各算法构建的沙棘LAI反演模型精度RF>BPNN>SVM> MLR&以树高和11种植被指数主成分分析结果为数据源，各算法构建的模型精度SVM>BPNN>RF>MLR，其中核函数为RBF和Learn的SVM模型主成分分析预处理对模型稳定性和精度提高有明显的促进作用。
UAV应用中的图像跟踪与定位技术研究
UAV应用中的图像跟踪与定位技术研究随着科技的不断发展，无人机（UAV）在越来越多的领域得到了广泛的应用。
其中，图像跟踪与定位技术是无人机应用的重要组成部分。
在军事、民用、救援等领域，无人机的图像跟踪和定位技术也得到了广泛的应用。
本文将从以下几个方面来分析UAV应用中的图像跟踪与定位技术研究。
一、UAV应用中的图像跟踪技术图像跟踪技术是指利用图像处理技术来识别并跟踪感兴趣的目标。
在无人机应用中，图像跟踪技术是一项非常关键的技术，因为它可以让无人机自动识别并跟踪目标，大大提高了无人机的精度和效率。
无人机图像跟踪技术中，目标追踪是重点研究的内容之一。
目标追踪技术可以实现对运动目标的追踪以及处理各种复杂背景下的光照、颜色、形状等因素干扰问题。
除此之外，还需要对环境进行预测和规划，使得无人机能够在航行过程中实时感知环境信息并进行调整。
在实际应用中，目标跟踪技术需要结合传感器、图像处理算法等方面综合使用。
常用的传感器包括摄像头、雷达、红外线传感器等。
而针对不同的应用场景，需要考虑选择不同的传感器设备，从而实现优化的目标追踪效果。
二、UAV应用中的图像定位技术除了图像跟踪技术，图像定位技术也是UAV应用中的重要技术之一。
在无人机应用中，图像定位技术可以实现无人机的准确定位，从而对目标进行追踪和攻击。
图像定位技术的实现方式较多，首先需要提取出场景中的特征信息，其中包括点、线、圆弧等特征。
利用特征信息进行图像匹配以及计算所传递的距离、姿态等参数，从而将无人机进行精确地定位。
对于目标定位问题，除了可以使用单个无人机进行定位，还可以使用多个无人机协同作战来实现精度更高的定位。
人工智能技术也可以应用在无人机图像定位中，例如神经网络、深度学习等技术，可以帮助无人机自动识别和定位目标，并通过实时计算技术对目标进行追踪。
三、UAV应用中的未来发展趋势UAV应用中的图像跟踪与定位技术已经取得了很大的进展，但是目前仍然存在一些问题和挑战。
基于UAV-LiDAR马尾松人工林树高和胸径参数提取
第1期（总第409期）2024年1月农业技术与装备AGRICULTURAL TECHNOLOGY &EQUIPMENTNo.1基于UAV-LiDAR 马尾松人工林树高和胸径参数提取严小龙1，2，王书涵1，2（1.湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室，湖南湘潭411100；2.湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院，湖南湘潭411201）摘要鉴于无人机激光雷达技术有着快速获取目标高精度的空间三维信息的特点，使用其采集的数据对马尾松进行树高的提取验证，且与点云提取出的单木参数信息，采用多元线性回归、随机森林、极端梯度提升等方法建立马尾松胸径拟合模型并验证结果。
表明，在树高提取中，点云提取的树高与真实树高具有高度相关性，其拟合模型的决定系数R 2为0.78，均方根差为0.66m；在少量参数特征的情况下，多元线性回归拟合的胸径模型结果最好，其R 2为0.64，均方根差为1.21cm。
机载激光雷达的点云提取拟合马尾松单木参数并拟合胸径具有可靠性，为实现大区域的机载激光雷达点云获取马尾松胸径信息提供依据。
关键词激光雷达；马尾松；胸径；极端梯度提升；机器学习中图分类号S758文献标志码Adoi:10.3969/j.issn.1673-887X.2024.01.037Extraction of Tree Height and Diameter-at-Breast-Height Parametersof Pinus massoniana Plantation Forest Based on UAV-LiDARYan Xiaolong 1,2,Wang shuhan 1,2(1.National-local Joint Engineering Laboratory of Geo-spatial Information Technology,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411100,Hunan,China;2.College of Earth Sciences and Spatial Information Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,Hunan,China)Abstract ：In view of the characteristics of UAV LiDAR technology to quickly obtain high-precision three-dimensional spatial infor ‐mation of targets,the collected data was used to extract and verify the tree height of Pinus massoniana ,and the single tree parameter information extracted from the point cloud was extracted.Multiple linear regression,random forest,extreme gradient lifting and oth ‐er methods were used to establish the diameter fitting model of Pinus massoniana and verify the results.The results showed that the tree height extracted by point cloud is highly correlated with the real tree height,and the determination coefficient R 2of the fitting model is 0.78,and the root-mean-square difference is 0.66m.In the case of a small number of parameter features,the multiple linear regression fitted DBH model has the best results with R 2of 0.64and root-mean-square difference of 1.21cm.Airborne LiDAR point cloud extraction and fitting of Pinus massoniana single tree parameters and DBH are reliable,which provides a certain basis for the realization of large-area airborne LiDAR point cloud to obtain the DBH information of Pinus massoniana .Key words ：laser radar;Pinus massoniana ;DBH;extreme gradient lifting;machine learning森林是维持全球生态系统平稳运转的重要部分，在林业资源调查管理中，利用树木的胸径、树高、冠幅大小、枝下高等信息，能够准确有效地估算森林生物量、蓄积量、碳储量等数据，对评价森林系统具有重要意义。
无人机遥感影像处理技术在林业中的应用
无人机遥感影像处理技术在林业中的应用近年来，随着各种新技术的迅猛发展和普及，越来越多的领域开始受益于科技创新。
其中，无人机遥感影像处理技术的应用在林业领域中备受瞩目。
无人机遥感影像处理技术可以为林业监测和管理提供丰富的信息资源，帮助林业工作者更好地了解森林的生态环境和资源分布，从而实现更加科学、高效、精确的管理和利用。
一、无人机遥感影像采集技术在林业中的应用无人机遥感影像采集技术可以采集高分辨率、高质量的森林地貌和生态信息，从而为森林分类、空间定位、监测和评估等提供数据支持。
利用无人机遥感技术，可以进行森林植被覆盖率、森林结构和生态类型等监测和评估，为林业管理提供决策支持和指导。
二、无人机遥感影像处理技术在森林监测中的作用无人机遥感影像处理技术在森林监测中可以发挥重要作用。
通过对森林遥感影像数据进行处理，可以提取出森林生物信息、土地利用信息、地表温度信息等。
通过对森林遥感影像数据进行分类，可以得到森林覆盖面积、森林种类、森林病虫害等细节信息，从而为森林管理提供全面的数据支持。
此外，无人机遥感影像处理技术还可以对森林植被、地貌、土壤等进行三维建模和分析，进一步增强森林监测精度和准确性。
三、无人机遥感影像处理技术在森林火灾监测中的应用在森林火灾的监测和预警中，无人机遥感影像处理技术也可以发挥关键作用。
利用无人机采集的遥感影像数据，结合火灾指数等监测手段，可以对森林火灾风险区域进行识别和预警。
同时，无人机遥感影像处理技术还可以快速地对火灾现场进行实时监测和遥感探测，为灾区救援提供准确、实时的数据支持。
因此，在森林火灾防控中，无人机遥感影像处理技术的应用也备受关注。
四、无人机遥感影像处理技术在森林资源调查和规划中的作用利用无人机遥感影像处理技术，可以快速、准确地获取森林资源分布情况，为森林资源调查提供数据支持。
通过遥感图像数据的分析处理，可以获得森林资源品种、数量、分布等信息，进行有效的森林规划和管理。
基于无人机多光谱遥感的园林树木智慧化管理应用研究
--------------------------------------------------------------------------------园林与景观设计2)基于无人机多光谱遥感的园林树木智慧化管理应用研究曹胜昔，解旭东，郜鹏(北方工程设计研究院有限公司，河北石家庄050000)摘要：如何充分发挥无人机多光谱遥感在园林绿地规划建设和养护管理中的作用，进而提高园林的智慧化管理水平，充分发挥绿地生态效益，促进景观面貌提升是当前的一个焦点问题。
本文基于实际案例，结合当前无人机遥感发展趋势,提出了无人机多光谱遥感在园林树木定位、监测、测报中的应用方法，以期为今后园林树木的智慧化管理提供一定的支撑。
关键词：园林树木;多光谱遥感；智慧化中图分类号:S274文献标识码：A文章编号：1005-7897(2021)10-0061-020引言随着无人机技术的不断发展，无人机类型也逐渐多样化，并广泛应用于林业、农业、建筑业等各领域的勘测工作中。
1无人机遥感系统概况无人机系统是对无人机概念的扩展，它是一套综合的技术支撑系统，主要通过地面控制站、无人驾驶飞行器、数据传输系统来操控飞行、处理数据和传导信息叫无人机遥感系统(UAV remote sensing)作为一种摄影测量与航空遥感系统，以无人机为平台，通过搭载数码相机、激光雷达等各种传感器，可以在几千米的飞行高度内获取照片、视频以及遥感影像数据。
无人机遥感系统可以智能快速的获取遥感影像信息，并通过相关软件进行后期处理、建模和分析，具备传统卫星遥感所不能比拟的高时效、高分辨率优势。
1.1无人机遥感技术工作原理无人机遥感技术由3部分组成,地面工作基站主要负责对无人机航线的设计及对无人机工作情况的实时监控，并将其拍摄的数据进行收集整理，无人机的工作是利用搭载在机身上的配套装置按照预先设定好的航线飞行，通过搭载的红外线传感器、遥感传感器等工具进行数据采集。
基于无人机影像的单木参数提取与胸径反演研究
基于无人机遥感影像的高精度森林资源调查系统设计与试验
８ ２ ２ ０１ ７年 ６月
农 业 工 程 学 报
Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
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０ 引 言
森 林作 为人类重 要的资源 宝库 ，不仅具有 不可替代 的经 济效益 ，更 具有维持陆地 生态 系统平衡 的生态 效益， 是 生物 圈的能量基地 。随着 信息化和 全球化 的发展 ，同 时更为实现 林业 资源 的可持 续发展 ，对森林 资源 调查 中 的单 木和林分信 息的准确性需求 日益增长ｌ １ ～ １ 。与传统测
ＵＡ Ｖ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ［ Ｊ ］ ． Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ（ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｃ Ｓ ＡＥ ） ，
Ｖ０ｌ － ３ ３ Ｎ Ｏ． １ １
Ｊ ｕｎ．２０１ ７
基 于 无 人 机 遥 感 影 像 的 高精 度 森 林 资 源 调 查 系 统 设 计 与试 验
史洁青 ，冯仲科※ ，刘金 成
（ 北京林业大学精准林业北京市重 点实验 室，北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘 要 ： 为 了实 现 林 业 的可 持 续 发 展 ， 满 足 当今 森 林 资源 的精 准 化 监 测 和 信 息 化 管 理 ， 该 义 以 无 人 机 航 拍 影 像 为 数 据 基 础 ， 充 分 结 合 摄 影 测 量 技 术 、无 人机 影 像 后 处 理 技 术 、地 理 信 息 系 统 技 术 和 林 业 资源 调 查 管 理 技术 ， 构 建 了 适 用 于 林 业 调查和管 理的专业森林资源调查系统 。该系统 以 ｃ ＃ 为编 程语 言，结合 Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ １ ０ ． ２嵌入式组件技术开发而成 ，利
【CN109948484A】基于无人机影像DSM提取植物高度的系统及方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910173584.5(22)申请日 2019.03.07(71)申请人 景遥（上海）信息技术有限公司地址 201702 上海市青浦区双联路158号2层M区235室(72)发明人 孟陈 李俊祥 杨卫军 张超 吴昊 李鸿威 (51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06F 16/29(2019.01)(54)发明名称基于无人机影像DSM提取植物高度的系统及方法(57)摘要本发明公开了基于无人机影像DSM提取植物高度的系统及方法，本方法基于无人机摄影影像的DSM （数字表面模型）提取技术，利用植被滤波的数字高程模型提取以及基于计算机深度学习的植被冠型自动识别，能够准确获取植被高度数据，相比激光雷达遥测方式大大降低了测量成本。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 109948484 A 2019.06.28C N 109948484A权 利 要 求 书1/1页CN 109948484 A1.基于无人机影像DSM提取植物高度的系统，包括：无人机、定位装置、通信装置、控制系统和计算处理单元，其特征在于：所述计算处理单元用于将遥感影像的坐标统一为2000国家大地坐标体系坐标体系，并采用航空摄影测量软件进行空三、平差、正射以及匀光匀色处理，纠正几何变形。
2.根据权利要求1所述的基于无人机影像DSM提取植物高度的系统，其特征在于：所述定位装置接入北斗卫星定位系统，用于获取无人机的经纬度坐标信息，所述通信装置用于与无人机无线通讯，并接收无人机发送的地面遥感影像。
3.根据权利要求1所述的基于无人机影像DSM提取植物高度的系统，其特征在于：所述控制系统用于接收通信装置发送的数据集，并将数据集发送至计算处理单元中进行分析计算，且同时对无人机航迹进行控制。
4.基于无人机影像DSM提取植物高度的方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）、设计规划无人机在作业区航迹与飞行参数，使其沿制定的路线在某一高度飞行，利用挂载的高分辨率数码相机摄取作业区影像，并回传至地面控制中心；（2）、利用航空摄影测量处理软件对影像进行处理，将影像精度调整至0.5-1.5像素，获得高分辨率的地面影像；（3）、逐像素数字表面模型制作：利用数字表面模型算法软件生成逐像素的数字表面模型；（4）、逐波数字高程模型制作：利用数字表面模型算法软件内置的植被与建筑滤波算法，制作数字高程模型；（5）、对步骤3和步骤4分别生成的数字表面模型和数字高程模型进行相减操作,生成待提取区域的树木冠层高度模型；（6）、冠层识别：在植被冠层高度模型中冠层高度的辅助下，利用计算机卷积神经网络对植被冠层自动识别并矢量化；（7）、树高提取：利用ArcGIS软件自动获得树高参数。
UAV航拍影像处理技术研究
UAV航拍影像处理技术研究一、引言随着近年来无人机技术的快速发展，航拍影像处理技术的研究也得以迅速提升，从单纯的图像获取到现在的高精度建模、三维重建等多个领域的应用。
UAV航拍影像处理技术可以被广泛应用于城市规划、矿山勘探、测绘制图等各个领域，同时也可以为相关行业的提升工作效率、降低施工风险等方面做出重要贡献。
本文将对UAV航拍影像处理技术的主要内容进行分析和总结，以期为相关行业的实践应用和学术研究提供参考。
二、成像技术的发展及趋势UAV包括多种平台和各种传感器，不同的平台和传感器具有不同的成像特点和采集分辨率，因此，采取不同的成像技术也是自然而然的事情。
当前成像技术主要包括以下几种：1. 光学成像技术：UAV平台带有光学相机，可以实现航拍影像的获取，该成像技术的分辨率通常较高；2. 热成像技术：热成像技术可以非常准确的测量目标的温度差异，比如火灾的检测等场景；3. 激光雷达成像技术：激光雷达通过红外激光进行扫描，可以生成高精度高分辨率的3D模型，是当前应用领域最广泛的成像技术，如地形测绘、城市规划等高度依赖激光雷达技术的应用场景；4. 雷达成像技术：雷达成像技术可以穿透深度，通过测量物体的反弹信号，获取有关目标的较多的信息。
在未来，成像技术不仅要考虑分辨率、精度等传统指标，还要关注成像技术的多样性与交叉性，这样才能更好地为UAV航拍影像处理技术提供更为丰富的数据和更高质量的图片数据。
三、数据采集与操作流程数据采集和操作流程是影响UAV航拍影像处理技术效率的重要因素。
正确的数据采集和操作流程能够确保影像处理的准确度和可靠性，提高工作效率。
1. 数据采集敏捷性是UAV的重要特点，UAV的数据采集可以在空中，可以针对多个点进行高效快速的采样活动，因此数据采集是整个流程的关键环节。
在采集影像的同时，UAV也要采集地面控制点结合GPS数据进行地理定位，从而使得采集的影像更加精准。
在不同的采集环境中，需要选择适合的传感器和采集方法进行数据采集。
UAV航拍影像的特征提取和分类技术研究
UAV航拍影像的特征提取和分类技术研究随着航拍技术的不断发展，无人机航拍成为了人们越来越喜闻乐见的一种方式。
随着UAV（无人机）技术的不断发展，在农业生产、环境监测、通讯运输等领域实现了广泛应用。
对于UAV航拍影像的特征提取和分类技术，目前已经是一个非常重要的研究方向。
下面我们将对UAV航拍影像的特征提取和分类技术进行一些探讨。
1. UAV航拍影像特点首先，我们需要知道UAV的航拍影像有什么特点。
与以往的遥感影像不同，UAV影像有以下特点：1）地面分辨率较高：因为无人机飞行高度较低，所以UAV航拍影像地面分辨率很高。
2）影像时效性好：由于无人机可以在空中停留较长时间，所以可以及时地采集到实时信息。
3）数据量大：UAV航拍影像数据量巨大，是人们目前所需要处理的大数据之一。
4）变化快：无人机可以轻松地进行空中巡检，对于出现的变化可以及时地进行采集和观测。
了解到UAV航拍影像的特点之后，我们再来探讨一下UAV航拍影像的特征提取技术。
2. UAV航拍影像特征提取技术在UAV航拍影像特征提取中，主要有以下几种技术。
2.1 图像矩图像矩的提取主要是为了得到图像的形状和位置信息。
图像矩最早被提出是用于图像识别方面，它是图像函数的代数表示。
在图像特征提取中，图像矩可以描述物体的几何性质，例如物体的形状、面积、质心等。
通过图像矩的计算，可以将图像特征转变为一些数字特征。
2.2 边缘检测在UAV航拍影像特征提取中，边缘检测技术也是一种非常常用的技术。
边缘检测就是从图像中提取出物体边界的一种技术。
边缘检测可以使得图像的边缘更加突出，更清晰，利于识别和分析。
2.3 纹理分析纹理分析是一种常用的图像分析方法，可以通过纹理图像的像素值、灰度直方图、小波系数等特征来进行描述。
在UAV航拍影像中，可以通过纹理分析技术来对不同地面、植被的纹理进行分析，以实现UAV影像的特征提取。
3. UAV航拍影像分类技术UAV航拍影像分类技术对于UAV航拍影像的应用非常重要。
无人机遥感（UAV-RS）在高精度森林资源监测的应用分析
近年来，无人机技术得到迅猛发展，其以自身所具备的优 势，在诸多领域中获得广泛应用。无人机遥感是无人机与遥感 技术的有机结合，通过该技术能够对空间遥感信息进行快速获 取，由此可为森林资源监测提供条件。下面就无人机遥感在森 林资源监测中的应用展开分析探讨。
1 无人机遥感技术及其应用特点 无人机遥感简称UAV-RS，它是由无人机（UAV）和遥感
（RS）组成的一项非常先进的技术。通过对RS技术、传感器技 术、遥测与遥控技术、无线通信技术、GPS-RTK技术的有效利 用，可以实现对相关空间遥感信息的快速获取，包括国土资源、 自然环境以及地震灾区等[1]，整个过程具有智能化、自动化的特 点，同时可对获取到信息进行分析处理。UAV-RS的优势体现在 机动性、快速性和经济性等方面，该技术的应用特点如下：
1.1 无人机的应用特点 无人机归属于飞行器的范畴，可通过无线电进行遥控操 作，不需要载人，能够完成各种不适宜有人驾驶的任务，如灾 害调查、遥感监测等等。根据飞行特点可将无人机分为两类， 一类是固定翼，另一类是直升机。其中前者具备遥控和程控两 种操控方式，无人机本身的抗风能力比较强，可以同时搭载多 种遥感传感器，起飞和降落方式多，且不需要太大的场地，但 要求场地空旷，适用于林业资源监测。后者突出的特点是可以 定点起落降，对场地要求不高，机身结构复杂，操控难度大， 种类比较有限，适用于突发事件调查。 1.2 遥感传感器的应用特点 遥感传感器可以按照不同的遥感任务，利用相应的设备， 如数码相机、红外扫描仪、光谱成像仪、SAR（合成孔径雷 达）等，完成任务。它的特点体现在如下方面：重量轻、体积 小、精度高、性能完备、信息存储量大、数字化等。
10 科学与信息化2021年2月中
TECHNOLOGY AND INFORMATIO搭载热成像数字摄像机，利用视频图像，并 配合灰度阈值，可对森林内的火灾进行探测，由此可以判断出 是否起火。 （4）火灾智能识别 利用UAV-RS能够对森林火灾发生前后的图像进行获取， 在明确相似度阈值的基础上，可将接近阈值的情况判定为火 灾。由此可实现森林火灾的智能化识别。不仅如此，UAV-RS还 能对火灾发生后的场景进行评估。 2.4 树种识别 在森林当中有着种类繁多的树木，对树种进行有效识别是 森林资源监测的主要内容之一。通常情况下，以地面观测的方 法能够得到部分森林资源的信息，但由于观测方法本身存在的 不足，导致对一些树种的特征无法进行有效识别。比如树种冠 幅的轮廓、颜色以及纹理等，而地面观测缺失的这些内容，恰 好是空中观测的主要特征。由于常规的卫星遥感在该方面的观 测中无法确保精确度，并且时间也很难保持连续，若是想要获 取分辨率较高的数据，则必须花费高昂的代价[5]。UAV-RS的出 现为这一问题的解决提供了途径，通过该技术在森林资源监测 中的应用，可对树种进行有效识别。UAV-RS在树种识别中的具 体应用如下： 以阔叶林作为监测对象，借助UAV-RS对其中的树种进行 区分，按照多个时段进行调查，据此对图像时间序列进行收 集。通过对树种的识别分类，可确定林区内植物最佳萌动期； 在无人机上搭载光谱线机和激光雷达，对森林资源进行监测， 将获取到的两种数据结合起来，可实现多种树种的有效识别， 这种方法比单一数据的效果更佳；依托UAV-RS数据，可对林下 植被覆盖进行识别，通过影像分割、样本训练等方法，可以对 林下有、无植被覆盖进行区分，精度在85%以上[6]。 2.5 森林生物量测定 森林是一个生态系统，这个系统的正常运转需要能量与物 质作为支撑，而森林生物量则是森林通过长期生产与代谢积累 的成果，包括林木生物量、林下植被层生物量等，是森林资源 监测的关键指标之一，常被作为森林碳平衡评估的参数使用。 可以借助UAV-RS技术，对森林生物量进行测定，这里的森林生
深度学习用于无人机影像树种识别研究进展
1 .1 无人机类型
无 人 机 主 要 根 据 大 小 和 飞 行 动 力 进 行 区 分 ，根 据 飞 行 原 理 和 结 构 可 分 为 固 定 翼 、旋 翼 和 特 殊 构 型 无
收 稿 曰 期 :2020-12-03 作 者 简 介 ：罗 仙 仙 （1979 — ），男 ，福 建 清 流 人 .副 教 授 ，博 士 ，从 事 遥 感 图 目 ：福 建 省 自 然 科 学 基 金 项 目 （2020J01785);国 家 重 点 研 发 计 划 课 题 （2016YFB0500304)
1 . 2 无人机树种识别外业飞行参数设计
采 集 影 像 质 量 直 接 影 响 后 续 分 类 效 果 .根 据 机 器 学 习 方 法 所 需 要 训 练 样 本 与 测 试 样 本 ，确定每个树 种 所 要 拍 摄 相 片 的 张 数 ，根 据 研 究 区 域 大 小 、树 种 分 布 情 况 合 理 规 划 好 无 人 机 飞 行 计 划 ，包 括 总 体 飞 行 次 数 、每 次 飞 行 区 域 大 小 、飞 行 的 预 计 时 间 . 为 考 虑 样 本 多 样 性 ，飞 行 季 节 在 春 、秋 两 季 较 多 ；为减少阴影 对 分 类 影 响 ，飞 行 时 间 尽 量 选 择 正 午 时 间 ；飞 行 高 度 是 无 人 机 外 业 飞 行 的 重 要 参 数 ，根据文献 [11-19],无 人 机 树 种 识 别 飞 行 高 度 在 20〜 280 m ,应 根 据 研 究 目 的 、研 究 区 域 大 小 来 确 定 . 1 .3 无人机高光谱影像树种识别现状
文 章 编 号 ：1009-8224(2021)02-0065-06
随着“数 字 林 业 ”不 断 推 进 ，遥 感 用 于 森 林 资 源 调 査 与 监 测 取 得 丰 硕 成 果 .航 空 遥 感 和 卫 星 遥 感 运 行 高 度 高 ，云 雾 天 气 影 响 树 种 识 别 的 遥 感 数 据 获 取 与 识 别 精 度 . 因 此 ，提 高 树 种 识 别 精 度 是 国 际 性 关 注 的 学 术 问 题 .解 决 这 一 问 题 突 破 口 在 于 —是 获 取 好 的 遥 感 数 据 源 ，二 是 采 取 好 的 数 据 处 理 方 法 ，包括遥感 图像预处理与选择合适的分类方法.
利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取
利用无人机高分辨率影像进行树木高度提取杨坤;赵艳玲;张建勇;陈超;赵鹏鹏【期刊名称】《北京林业大学学报》【年(卷),期】2017(39)8【摘要】无人机遥感技术在树木参数获取中具有重要作用。
为探讨利用无人机高分辨率影像提取树高的可行性,本文选择邱集煤矿矿区森林公园为研究区,采用Pix4D软件对无人机采集的高分辨率影像进行处理,生成研究区正射影像和三维点云;利用最大类间方差法将三维点云分割为树木点云及树下地面点云两部分,由此提取树木顶端高度和地面平均高度,并将地面平均高度视为树木根部的高度,得到树木高度。
研究表明:最大类间方差法能够准确分割树木点云和地面点云;利用无人机高分辨率影像进行树高提取是可行的,树木高度测量绝对误差小于80cm、相对误差绝对值最大为16.2%、标准误差为36.3 cm;同时,树冠的形状会对树高测量造成影响,阔卵形树冠的法国梧桐和圆锥形树冠的圆柏高度标准误差分别为29.2和50.9 cm,两者树高测量值与真实值决定系数分别为0.992 0和0.889 4,阔卵形树冠的法国梧桐测高精度明显高于圆锥形树冠的圆柏测高精度。
【总页数】7页(P17-23)【关键词】无人机;高分辨率影像;三维点云;树高提取【作者】杨坤;赵艳玲;张建勇;陈超;赵鹏鹏【作者单位】中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所【正文语种】中文【中图分类】S771.5【相关文献】1.无人机高分辨率遥感影像地震滑坡信息提取方法 [J], 付萧;郭加伟;刘秀菊;鲁恒;杨正丽;项霞2.高分辨率SAR影像建筑物高度提取研究进展 [J], 赵虎;刘扬;徐鹏;杨舒帆;;;;;;3.利用高分辨率航空影像阴影提取城市建筑物高度信息 [J], 邓焯文;湛青青;李红刚4.基于超高分辨率无人机影像的树木间裸露地表提取方法 [J], 柴鹏;吴清泉;陈明华;唐丽芳5.利用高分辨率影像阴影提取城市建筑物的高度信息 [J], 靳红霞;李伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
UAV遥感影像的树冠信息提取
UA V遥感影像的树冠信息提取发布时间：2022-05-16T02:45:51.827Z 来源：《科学与技术》2022年3期作者：王生礼[导读] 树冠信息的提取对于研究树木的生物量信息、树木长势情况、林分蓄积量计算、建立各种模型有着重要意义王生礼（成都理工大学地球科学学院，610059）摘要:树冠信息的提取对于研究树木的生物量信息、树木长势情况、林分蓄积量计算、建立各种模型有着重要意义。
本研究以UA V无人机影像为遥感数据源，生产DSM、DOM，采用FX特征提取方法对影像信息进行提取。
选择了15组样本数据进行冠幅信息的提取，通过数据可得自动提取的平均冠幅为3.005m，实测平均冠幅为3.234m，总体平均精度为85.6％。
关键词：UA V影像;林冠信息;面向对象0、引言传统林冠信息调查是通过人工测量获取所需要指标,其具有成本高、效率低、数据时效性滞后的缺点,难以满足现代林业发展需求。
遥感恰恰弥补了这一遗憾,通过提取相关参数来看展科学研究。
对于数据源来说，从MSS、TM数据到高分数据，空间分辨度逐步增强。
但是相比于星载遥感，无人机遥感具有结构小巧、操作简单，控制性强等优点[1]。
无人机平台搭载不同传感器，能够获取可见光、多光谱、高光谱、激光点云等多种类型的高精度数据，为森林资源调查和动态监测中工作提供了新的发展思路[2-5] ,全世界范围内所掀起的无人机应用新高潮[6]。
1、区域概述大兴安岭地区，位于北纬50°11'-53°33'、东经121°12'-127°00'。
是中国纬度最高的边境地区紧邻内蒙古、黑龙江。
地貌由中山、低山、丘陵和山间盆地构成。
2、数据获取及处理本次研究的无人机数据来自大兴安岭2018年7月份的飞行试验获取的，相对航高300-600M地面分辨率8-12cm。
导航仪为UP40,相机型号为SONY NEX-5N。
UAV云遥感影像超分辨率生成的深度组学策略研究
UAV云遥感影像超分辨率生成的深度组学策略研究随着无人机（UAV）技术的迅速发展，遥感影像获取成为了一种高效且灵活的数据采集手段。
然而，由于传感器和飞行平台的限制，UAV获取到的遥感影像往往分辨率较低。
为了解决这一问题，利用深度学习技术实现UAV云遥感影像的超分辨率生成越来越受到关注。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过训练大量的数据来自动学习特征和模式，并生成高质量的预测结果。
在UAV云遥感影像超分辨率生成中，深度学习模型通过学习低分辨率图像和其对应的高分辨率图像之间的映射关系，从而实现低分辨率图像的重建。
而采用深度组学策略来提高超分辨率生成的质量，则能够更加充分地利用影像中的潜在信息，进一步提升模型的性能。
深度组学策略在UAV云遥感影像超分辨率生成中的主要目标是将多个低分辨率图像以及其对应的高分辨率图像进行联合训练，从而提高模型的泛化能力，增强对不同场景和视角的适应性。
具体而言，深度组学策略包括以下几个关键步骤。
首先，采集多个UAV云遥感影像以及它们对应的高分辨率图像。
这些影像可以来自于不同时间、不同飞行高度或不同角度下的拍摄，以保证训练数据的多样性和丰富性。
其次，建立深度组学网络模型。
该模型由两个主要部分组成：低分辨率图像的编码器和高分辨率图像的解码器。
编码器负责提取低分辨率图像的特征表示，而解码器则通过学习来自多个低分辨率图像的信息来实现重建。
此外，为了进一步增强模型的性能，可以引入一些额外的组学设计，例如信息融合模块和注意力机制。
接着，进行深度组学训练。
在训练过程中，通过最小化重建图像和真实高分辨率图像之间的误差来优化模型参数。
与传统的单一图像超分辨率生成相比，深度组学策略能够更好地利用多个图像之间的相互关系，充分挖掘各个图像中的信息。
最后，评估和验证模型的性能。
通过使用一系列准确性和一致性评价指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）等，可以对模型进行定量评估。
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摘要经过几十年的发展，我国已经初步形成了规模化的遥感对地观测体系，反演遥感技术越来越成熟，利用反演可以解决诸多问题。
森林是我们人类赖以生存的重要资源之一，我国同时也是一个资源大国，但森林覆盖率却远远低于世界平均水平，林业资源在很多方面都应用广泛，因此我们需要尽可能的掌握林业资源的信息，同时需要林业调查周期要求更短，数据要求更精细，无人机遥感系统具有机动性、快速、分辨率高、适用范围更广等优点，适合林业调查的工作要求，能增强林业调查工作能力。
传统的森林调查对于测量工作人员来说劳动强度大，经常会遇到按设计方案实施所得的结果能否不能够达到工程要求的问题。
反观，无人机应用还可以减少外业作业时间降低劳动程度，提高工作效率。
总之，本文介绍了对利用获取的无人机影像反演的原理，通过采用ENVI软件和PHOTOSCAN以及LiDAR360软件平台，按照无人机影像处理的流程，使用通过无人机获取的影像处理生成的高精度数字表面模型和数字高程模型而后来得到冠层高程模型，提取林分树高森林参数信息，并对提取的结果与外业调查、目视判读做出了对比和分析，单木树高分割以及提取的森林参数信息可以达到非常高的精度，对无人机图像在森林资源调查中的应用做了一些研究，为其他森林信息的提取提供了思路，并对调查和监测森林资源在一定程度上进行技术指导。
关键词：无人机影像；反演；树高；单木分割ABSTRACTAfter decades of development, China has initially formed a large-scale remote sensing earth observation system,Inversion of remote sensing technology is becoming more and more mature. Inversion can solve many problems.Forest is one of the most importantresources for human survival. China is also a resource giant country,But the forest coverage rate is far lower than the average level in the world.Forest resources are widely used in many aspects, so we need to master the information of forest resources as much as possible,the forestry survey cycle is shorter and the data requirements are more detailed,the UA V remote sensing system has the advantages of maneuverability, high speed, high resolution and wide application,it’s suitable for forestry survey work requirements, it can enhance the ability of forestry investigation work.The traditional forest survey is very hard for the survey staff and people often meet the problems of whether the results obtained by the design plan can meet the requirements of the project.The application of UA V can also reduce the operation time, reduce labor level and improve work efficiency.In this paper, the principle of using remote sensing inversion is introduced.,through the use of ENVI software and Agisoft Photoscan software platform, according to the UA V image processing process,forest parameters such as crown width, tree height, were extracted on the basis of DEM and DSM data,and the results of extraction are compared with those of field investigation and visual interpretation.In a word, using high precision digital surface model and Digital Orthophoto Image generated by UA V image, combined with object-oriented classification method, multi-scale segmentation and spatial analysis technology, the forest parameter information extracted from single tree crown and single tree tree height can reach very high precision. In this paper, the application of unmanned aerial vehicles (UA V) images in the investigation of forest resources was tried, and the methods of forest DSM, DEM ,CHM production and information extraction were discussed, which provided some ideas for the extraction of other forest information, and the technical guidance to the investigation and monitoring of forest resources to a certain extent.Key words:UAV image;Inver sion;Tree height;Single wood segmentationⅡ目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)第1章绪论 (1)1.1目的和意义 (1)1.2无人机影像的树高反演的研究现状 (2)1.2.1国内研究现状 (2)1.2.2国外研究现状 (2)1.3本文研究的主要内容 (3)1.4本文研究的技术路线 (3)第2章无人机航空摄影测量 (4)2.1无人机航空摄影测量的组成 (4)2.2无人机航空摄影测量遥感传感器的的类型 (4)2.3无人机航空摄影测量的特点 (4)2.4无人机航空摄影测量的现状 (5)2.5无人机航测基本流程 (6)2.6无人机影像数据处理 (6)2.7无人机航空摄影测量在地形图测绘中的应用 (6)2.8无人机航空摄影测量在地形图测绘中的重要性 (7)2.9本章小结 (8)第3章研究区概况 (9)3.1研究区概况 (9)3.1.1地理位置 (9)3.1.2 植被与土壤 (9)3.1.3气候与水文 (10)3.2实验数据获取 (11)3.2.1无人机影像获取 (11)3.2.2地面数据获取 (11)3.3无人机数据预处理 (12)3.4像控点布设与量测 (12)3.5DEM/DSM生成平台 (13)3.6本章小结 (13)第4章森林信息提取方法 (15)4.1树冠信息提取 (15)4.2林分郁闭度提取 (15)4.3株数密度提取 (16)4.3.1株数密度地面调查方法 (17)4.3.2株数密度遥感处理调查方法 (17)4.4本章小结 (17)第5章树高信息提取 (19)5.1树高提取 (19)5.1.1点云数据生成 (19)5.1.2数字高程模型和数字表面模型生成 (19)5.1.3冠层高度模型生成 (21)5.2单木树高提取 (22)5.2.1单木分割方法 (22)5.2.2单木树高提取结果 (23)5.3本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)致谢 (27)第1章绪论1.1 无人机树高反演研究的目的和意义中国是一个资源丰富的大国,森林是陆地生态系统的主体，和资源监测中发挥着重要作用。
但是，人均森林面积还不到实际人均的四分之一，森林覆盖率远低于全球平均水平。
森林资源相对匮乏，质量差，分布不均等情况尚未得到根本改变。
森林经营在资源调查，林地规划和景观重建等方面仍有较大的发展空间。
要准确提高森林质量，就需要对森林生长，森林资源和森林的精细管理进行准确预测和精确监测。
这些工作的实施可以通过先进的遥感技术来实现。
传统的森林调查是通过人工检查木质标尺进行的，这些标准是劳动密集型和低效率的。
虽然雷达数据可以更好地反映森林结构信息，为我们森林信息提取提供便利，但雷达传感器很重，需要在小型飞机上进行，而且价格昂贵，所以不是很适合；另一方面，高分辨率卫星图像价格昂贵，需要重新审视周期和天气条件，仍然无法满足单一尺度的信息提取。
近年来，无人机飞行平台发展迅速。
由于操作方法灵活，数据采集成本低等优点，无人机遥感技术受到了不同行业的广泛关注。
使用有人驾驶飞机进行森林调查具有高成本，人员投入和定期的间隔，无法满足当前对森林资源调查和监测的需求。
由于其成本较低，操作简单，周期还短，无人机在森林资源调查和动态监测中不可避免地会发挥很大的优势。
利用现代计算机技术对无人机图像进行分析和分析，获取无人机图像信息，提取森林资源调查监测的调查因素是无人机技术在森林调查监测中的关键和难点。
随着技术的成熟和数字图像处理技术和计算机技术的迅速发展，探索一套适合上述发展的无人机图像处理方法势在必行。
高分辨率无人机图像受益于无人机遥感技术的进步。
如果你不能使用无人机的图像来最大限度地发挥其潜力，那将是一种浪费。