基于无人机倾斜摄影技术的单木参数提取及胸径模型构建

摘要

以南京森林警察学院校园内丁山脚下的行道树区域为研究区域,通过旋翼无人机搭载五目摄像机获取该区域的三维立体影像,在该影像上提取样木的树高、冠幅2个参数,并用全站仪获取相同的样木数据,验证2个参数的测量精度,建立胸径的反演模型。结果表明:通过无人机提取的样木树高的平均相对误差为3%,提取冠幅的平均相对误差为2%。建立模型的48组样本数据中,以冠幅、树高为自变量,胸径为因变量建立的二元胸径反演模型的效果最好,其决定系数高达0.9,均方根误差最小,为0.83;12组用于检测的数据样本中,平均误差均在正常范围内,树高&冠幅-胸径的二元反演模型的平均误差低至0.63 cm,误差率4.8%,因此二元胸径反演模型是本研究中最优胸径反演模型,且精度较高。本研究可为快速准确的获取研究区域的样木参数,进而计算出精度较高的胸径值,降低林业工作人员的外业强度,为精准林业调查、林地检测提供了新的技术参考。