典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
无人机;倾斜摄影技术;树高;冠幅;胸径;多元线性回归
中图分类号：
作者姓名：
王越;何诚;刘柏良;李双双
作者机构：
南京森林警察学院,江苏南京210023;艾欧史密斯(中国)环境电器有限公司,江苏南京211200
文献出处：
引用格式：
[1]王越;何诚;刘柏良;李双双-.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)[J].西南林业大学学报,2022(01):166-173
A类：
B类：
无人机倾斜摄影技术,单木参数,参数提取,胸径,警察,校园内,丁山,山脚下,行道树,过旋,旋翼无人机,搭载,五目,摄像机,三维立体,树高,冠幅,全站仪,测量精度,反演模型,平均相对误差,建立模型,因变量,决定系数,平均误差,误差率,快速准确,外业,林业调查,林地
AB值：
0.295748
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
