基于无人机影像的银杏单木胸径预估方法

摘要

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgobiloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(Ac),冠幅(Wc)及树高(H)。3个参数分别与胸径(DBH)建立一元回归模型(Ac-DBH,Wc-DBH,H-DBH),二元回归模型(Ac&Wc-DBH,Ac&H-DBH,Wc&H-DBH)和三元回归模型(Ac&Wc&H-DBH)。52组拟合样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型的决定系数(R^2)最高为0.8250,均方根误差(ERMS)最小为0.9591。19组检测样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。