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地面激光扫描仪:森林目标的三维测绘和分类方法
© 2013由Elsevier B.V.发布。信息工程研究院负责评选和同行评议可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectIERI Procedia 5(2013)238 - 2442013年农业与自然资源工程利用地面激光扫描仪Fabiane Bordina,e, *,Elba Calesso Teixeiraa,b,Sílvia Beatriz Alves Rolima,Francisco Manoel Wohnrath Tognolic,Maurício Roberto Veronezc,Luiz Gonzagada Silveira Juniord,Camila Fernandes Natus de Souzaea巴西阿雷格里港南里奥格兰德联邦大学遥感研究生课程b巴西阿雷格里港国家环境保护基金会Luiz HenriqueRoessler c巴西圣利奥波德州淡水河谷大学地质学研究生课程d巴西圣保罗州Vale do Rio dos Sinos大学应用计算机研究生课程e遥感和数字制图实验室,淡水河谷大学,巴西圣保罗摘要技术的进步以及高分辨率和精确系统的出现使得能够发展新的森林研究方法。地面激光扫描仪已成为过去十年来获取地理空间数据最有效的技术之一。它们提供了以高位置精度对包括森林在内的大量目标进行三维测绘的可能性。然而,很难找到获取涉及这类系统的森林数据的方法。因此,基于具有电磁光谱范围到中红外1535nm的中远程激光扫描仪,测试了不同的距离和辐射分辨率,以建立森林目标中强度数据的获取方法。处理后,用聚类算法分析数据,以测试识别不同元素的可能性。树干、枝、叶以及边缘效应都得到了满意的分组。除了定义一种获取强度的方法外,它还在将聚类技术获得的分类与点云相结合方面开辟了良好的前景。今后的研究可有助于制定一种方法,以量化森林要素的体积,从而估计生物量。© 2013作者。出版社:Elsevier B.V. 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究院负责评选和同行评议* 法比安·博丁联系电话:+55-51-3591-1122 -分机一七六七年电子邮件地址:fabianebor@unisinos.br2212-6678 © 2013作者出版社:Elsevier B.V. 在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究所负责的选择和同行评审doi:10.1016/j.ieri.2013.11.098Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238239关键词:遥感,辐射分辨率,距离,K-均值算法,激光雷达,中红外,边缘效应。1. 介绍林业和其他知识领域受益于技术进步,发展和改进了工作方法,增加了关于森林的知识。新的设备和方法一直在不断开发,以支持这些方法。在过去十年中,激光扫描和剖面分析系统已成为获取地理空间数据的最有效技术之一。近年来,随着测绘领域的技术进步,自动化数据采集迅速发展[1]。激光扫描和轮廓系统,也称为地面激光扫描仪(TLS),是快速,非破坏性的[2],并提供准确的三维数据,即,值得进行森林分析。此外,所生成的数字模型的视觉质量适合于许多不同的定量方法。例如,从激光扫描仪获得的空间信息通常用于土木工程、建筑和地质学中的体积估计以及几何特征的识别和表征。在这些领域,过去几年出现了方法上的发展,以满足具体的需要。然而,有相对较少的研究解决方法的陆地激光雷达森林研究。考虑到激光扫描仪采集的数据结构,在其格式文件中存储并提供三组数据:空间数据(XYZ),激光脉冲强度(I)和颜色数据(RGB)。空间数据对于定义体积和几何形状是有用的,而颜色为图像提供纹理和视觉质量。强度值是从目标返回的激光脉冲的记录,并受其物理和化学特性的影响。因此,一旦树干、树枝和树叶在化学和物理上不同,就有可能应用强度值来识别森林要素。为了开发使用遥感器的新方法,获得并测试了激光雷达技术获得的强度数据。这种方法的做法是比较新的林业研究和每次收购必须考虑五个主要方面:测距原理,波长,距离,辐射分辨率和理化特性的target.This研究的主要目标是测试这种类型的数据采集考虑的距离和辐射分辨率作为重要参数的方法,并讨论其在森林研究中的应用。2. 材料和方法研究材料是位于巴西圣保罗的Vale do Rio dos Sinos大学校园内的两棵树。该采集计划分两个阶段进行,使用Ilris 3D Optech TLS,这是一种中远程脉冲激光扫描仪,集成了300万像素的公制相机。第一个包括扫描整个树的图像分类和分割的树枝和树叶使用的采集与辐射分辨率为8位。第二次调查是在第二棵树上的两个不同目标上进行的;树干和Spectralon® 99%的反射率,使用不同的距离和8位和16位的辐射分辨率进行测试。2.1. 实验1第一个实验是扫描整棵树。扫描完成后,对包含X、Y、Z、I信息的8位辐射分辨率点云文件进行手动清理,240Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238噪音和/或不属于研究材料的不良物体。使用K-clouds(一种基于k-means的内部软件)将点云分为两类(树干和树叶)。该算法是一个聚类分类器,它执行一个过程的分区人口的“n”在“k”类。这些分区代表了每个类别中发生的内部变化。两个图像显示了用两个和三个类别获得的分类。第三类被包括在内,并使边缘效应的识别成为可能[4]。2.2. 实验2强度数据的采集在图1中逐步示出。树的树干原来有地衣,这是以前删除(图1a)。清洁后,在树干上选择一个圆形区域,并用黑色笔标记(图1b)。之后,使用米制卷尺和尖桩标记距离树干1米、2米、3米和5米的距离(图1c和1d)。将Spectralon® 99%固定在树干上需要一个塑料袋,以避免Spectralon® 99%与树木表面接触,并在必要时将其移除(图1 e)。切割塑料,使得Spectralon® 99%的中心在没有塑料涂层的情况下是相同的,仅留下5 mm的圆形边缘以固定板。该固定程序在塑料保护下进行,以保护Spectralon® 99%,因为它不会接触灰尘或油脂。有必要在同一区域进行两次采集,其中一次扫描Spectralon® 99%,之后仅扫描躯干(图1 e和1f),始终保持设备的相同高度,以保持观察几何形状(图1g)。对于躯干和Spectralon® 99%,在四个确定距离的点之间以0.5 mm的间距进行扫描。扫描后,处理X、Y、Z、I数据文件,可以识别目标,如图1h所示。红色区域说明了直接在树干上的点云中选择目标。对于不同的距离,收集并比较强度数据,以确定激光束返回的平均强度,目标和TLS之间的最小距离,以获得良好的质量采集,以及辐射分辨率是否影响结果。图1.一、作为距离和目标类型的函数的强度数据的获取程序a)主干Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238241在清洁之前。b)清理后的树木和目标标定。c、d)使用米制卷尺和刻度尺进行不同的距离标定。e,f)在树干和Spectralon® 99%中的目标表示。g)检查设备的高度,以保持观察几何形状。h)在点云中以红色增强的兴趣点。3. 结果和讨论3.1. 实验1第一个实验的结果如图2所示。图2a示出了耦合到TLS的相机的图片,其使得RGB属性与云的每个点的关联成为可能。虽然日光的变化会干扰图像质量,但它们不会影响本研究的结果,因为仅使用X,Y,Z,I数据。图2b示出了具有感兴趣的树的扫描窗口。经过处理后,可以看到由X,Y,Z,I数据表示的同一棵树(图1)。2c)。图二.研究对象的数字表示。a)扫描前耦合到TLS的数码相机的照片。b)扫描过程中TLS屏幕的图像,灰色区域显示扫描窗口。c)坐标(XYZ)加强度(I)处理后的3D模型。使用聚类分类器K-clouds的分类结果可以在图3中看到。辐射分辨率为8位的点云的强度分为2级和3级。此外,k-means算法易于编程且计算经济,能够在聚类、预测多变量分布的非线性近似和非参数检验等应用中处理大量数据[3]。图3a示出了被分类为两类的树,并且观察到该算法可以区分树枝和树叶。在3D模型的可视化过程中,可以检测物体周围的边缘效应。为了将边缘效应与3D中的树枝和树叶隔离开来,将对象重新分类为3类,如图3b所示。在图3a和图3b中都可以观察到边缘效应。然而,使用3个类增强了边缘效果,如图3a所示,树周围为白色,图3b中为树周围更突出的黑色边框。这种效应与返回到TLS的第一和第二脉冲有关。由激光束发射的能量的一部分击中目标的某个部分,并且激光束的一部分击中后面的目标。返回后,传感器记录一个像素,合并两个数据。242Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238图三.通过K云分类后的强度。a)点云分为2类。请注意,白色代表边缘效果和叶子。b)点云分为3类。请注意,边缘效果可以更好地观察到树周围定义良好的黑色边框。3.2. 实验2激光束的强度在与目标相互作用后返回TLS,并与空间(XYZ)一起记录。在对从8位和16位的不同距离和辐射分辨率集合获得的数据进行处理后进行了评估(图4)。在距离目标1米远的采集过程中没有记录强度。因此,结果表示距离目标2 m、3 m和5 m远的点云。点云没有2米和3米距离的完整记录;其记录令人满意,在5米距离处具有8位辐射分辨率。16位的分辨率不令人满意,因为灰度增加,对比度降低。可以识别所有图像中的边缘效应。Spectralon® 99%的平均返回强度在5米的距离上是最大的。Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238243见图4。数字照片、点云和强度分类,(a)距离目标2米、(b)3米和(c)5米,点间距为0.5毫米,辐射分辨率为8和16位。红色矩形中突出显示的边缘效果可以在a)、b)和c)中识别,都是8位和16位的。16位的辐射分辨率不能提供令人满意的图像对比度(在c中所示的躯干中看不到圆形目标)。4. 结论研究结果表明,基于脉冲激光系统的激光雷达技术可用于区分树木元素,如树干,树枝和树叶,这构成了一个有用的应用碳估计和生物量量化。基于强度数据,这些元素在经过聚类分类器处理后表现出不同的特征。8位的辐射分辨率优于16位的分类目的,以及5米的最小距离。该算法能有效地识别和分类边缘效应。这种方法对于林业研究来说是比较新的,每次获取都必须考虑五个主要方面:测距原理、波长、距离、辐射分辨率和目标的物理化学特性。因此,定义一种方法来更好地理解与上述方面相关的强度行为是至关重要的。未来的研究必须使用点云来分别确定每个元素的总体积,特别是树干和冠层,并尽量减少或消除边缘效应,244Fabiane Bordin等人/ IERI Procedia 5(2013)238处理.建立强度与树干和树冠的物理化学特性之间的相关性,将允许与体积数据相结合,以预测森林的生物量。确认作者感谢遥感和数字制图实验室(LASERCA/UNISINOS)的技术人员和研究人员,特别是BetoReis、Gabriel Soares和Marcelo Kehl de Souza对实地活动的支持。感谢Leonardo Inocencio在处理和分类活动中的支持。感谢PETROBRAS S/A对NEAP(应用地层学中心,项目16 - SAP 4600242459)和“使用激光雷达技术(光探测和测距)绘制三维地理参考露头”(合作0050 0044869)项目的财政支持。4.8- SAP:4600285973),两者都由沉积学和地层学技术网络供资。感谢南里奥格兰德联邦大学地质遥感实验室提供的设施和设备。ECT感谢巴西科学和技术发展委员会提供的研究赠款。引用[1] Buckley,S. J.,豪厄尔,J.A.,Enge,H. D、Kurz,T. H.地质学中的地面激光扫描:数据采集、处理和精度考虑。Journal of the Geological Society,London,v. 165,p. 625-638,2008.[2] Seielstad,C.; Stonesifer,C.; Rowell,E.;奎恩湖用地面激光扫描法推导花旗松(假杉)中燃料质量的大小级。Remote Sensing,v. 3,p. 1691-1709,2011.[3] MacQueen,J. B.多变量观测的分类和分析的一些方法,第五届伯克利数学统计和概率研讨会论文集,伯克利,加利福尼亚大学出版社,第1卷,第281-297页,1967年。[4] Boehler,W.; Heinz,G.; Marbs,A.非接触近距离激光扫描仪在文化遗产记录中的潜力。CIPA-国际研讨会,会议记录。波茨坦,德国,2001年。[5] Kaasalainen,S.; Krooks,A.;卡提宁具有外部参考目标的地面激光扫描仪的辐射校准。Remote Sensing,v. 1,p. 144-158,2009.
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