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。
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激光掃描系統林業調查解決方案
林木參數統計分析、激光雷達點云數據
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 
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。總體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. 抽稀（可選）：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?。鹤詈螅瑥姆治鰣蟊碇刑崛￡P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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