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行業背景

林業調查行業現狀顯示,隨著生態文明建設的推進,其重要性日益增加?,F代林業調查隊伍通過技術培訓和實踐鍛煉,已具備專業能力,廣泛應用現代化技術如平板電腦和北斗導航,提高效率和準確性。調查內容從查清森林資源擴展到林草生態綜合監測評價。國家級和省級森調隊以"設計院""規劃院"或"監測中心"命名,市縣級則為"服務中心"或"技術中心"。林業調查是一項高強度勞動,需要面對自然挑戰和風險,同時注重質量控制,確保調查成果的高質量。

用戶痛點

傳統測量復雜

冠層高度、冠幅、平均胸徑、冠層體積等林業調查中的數據需要人工單株測量測算或估算。

參數計算

郁閉度等需要通過模擬方程測算或人工計數。

建庫困難

重點植株的建庫管理需要量測記錄后手動入庫,經辦流程多,數據來源不明確

傳統測量復雜

冠層高度、冠幅、平均胸徑、冠層體積等林業調查中的數據需要人工單株測量測算或估算。

參數計算

郁閉度等需要通過模擬方程測算或人工計數。

建庫困難

重點植株的建庫管理需要量測記錄后手動入庫,經辦流程多,數據來源不明確

方案內容

激光掃描技術的林業應用,采用點云數據進行林木參數統計分析的測量流程,以其非接觸、自動化、全數字化、信息量大、實時性強、精度高、適應性強等特點,克服了傳統林業調查方法的局限性,為林木資源評估提供了一種新的技術手段??傮w解決方案具備良好的機動性、靈活性和安全性,再配以專業的數據處理軟件,可實現低成本、高效率、高精度的林木參數提取和分析。

1. 點云數據:首先獲取林木區域的點云數據,這是通過激光雷達(LiDAR)等技術收集的高精度三維空間數據。

2. 濾波:對點云數據進行濾波處理,以去除噪聲和不必要的數據,提高數據質量。

3. 樹木點識別:在濾波后的點云數據中識別出樹木的點,這是單木分割的基礎。

4. 單木分割:將識別出的樹木點進一步分割,區分出單獨的每棵樹。

5. 生成樹冠高度模型(CHM):利用分割后的單木數據生成樹冠高度模型,這是一種表示樹木高度分布的三維模型。

6. 林木參數統計分析報表:基于生成的樹冠高度模型,進行林木參數的統計分析,形成報表。

7. 合并和分塊(可選):可選擇將數據合并或進行分塊處理,以適應不同的分析需求。

8. 抽?。蛇x):可選擇對數據進行抽稀處理,減少數據量,提高處理效率。

9. 粗差識別、剔除(可選):識別數據中的粗差并進行剔除,以保證分析結果的準確性。

10. 面積、株數等參數提?。鹤詈?,從分析報表中提取關鍵的林木參數,如面積、株數等。

整個流程是林業資源調查和監測中的一個高效、自動化的方法,可以為林業管理和規劃提供重要的數據支持。

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方案優勢

植株點云提取、真彩色顯示

通過激光掃描,對林區內各類樹種的植株進行點云提取,并將數據庫與植株點云對點云進行真彩色顯示,大大提高了林區建庫的易讀性。

直接量取植株數據

激光雷達特有的多回波技術,可以使激光從植被縫隙中穿過,在地面進行反射,獲取準確的點云信息。在相應軟件中,計算獲得多種林業調查成果。

非接觸測量保護植株

非接觸測量,對樹木的無損傷,所以可以對同一株樹木進行連年觀測,得出樹木生長量及林分生長量,從而建立更精準的林木生長模型。

全面數字化

數字產品,便于保存和處理,將其編制的材積表存入數據庫可進一步建成材積庫,實現全面數字化。需要時只需輸入相應地域、胸徑、樹高等相關因子即可獲取某樹種的材積。

應用場景
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