林業勘察
林業勘察
無人機測繪技術在林業工作中的應用主要包括森林資源調查、病蟲害監測、火災監測、人工增雨、林業種植等方面，覆蓋面廣、應用*好，很大程度上提高了林業生產效益，解決了人力，節約了財力、物力，保證林業工作質量。
機載激光雷達勘測方案
無人機遙感系統樹木分類應用原理
傳感器：針對不同需要，有多種供選擇類型，如ADC Air 冠層測量相機，理光 GXR A12 數碼相機等。
數據預處理：需要借助多種圖像處理軟件，如PixelWrench2，ENVI等。
分類原理與算法：分析不同農作物波普曲線，借助NDVI 等軟件可以*大部分與儀器定標、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關輻照度的變化，增強了對植被的響應能力。
分類結果分析：根據合適的算法分析，編程實現自動分類。
普適性驗證與評價：：樹木分類結果混淆矩陣進行驗證和精度評價。
無人機遙感系統森林病蟲害監測應用原理
1）病蟲害光譜響應生理機制；光學遙感監測，植物在病蟲害侵染條件下在不同波段上表現出不同程度吸收和反射特性的改變，即病蟲害光譜響應。
2）病蟲害光譜響應特征位置；由于病蟲害葉片或冠層光譜是對植物生理、生化、形態、結構等改變的整體響應，具高度復雜性，因此對于不同植物，不同類型、不同發展階段的病蟲害，可能會有多樣的光譜特征。例如水稻，小麥。
3）應用于病蟲害監測的植被指數；
4）病蟲害遙感識別和程度區分算法；一類是基于高光譜非成像數據建立的模型，一類是基于圖像的數據分析方法。這些方法涉及了多元統計分析，數據挖掘算法和圖像分析方法等等。
覆蓋度監測
植被覆蓋度，是描述地表植被分布的重要參數，在分析植被分布影響因素、評價區域生態環境等方面具有重要意義。
遙感監測森林覆蓋度變化主要分為 2 類：一是通過衛星影像數據，建立光譜植被指數與覆蓋度的相關模型；二是通過人工地面采集數字影像，對影像進行圖像分隔或分類操作，提取覆蓋度。通過衛星影像提取覆蓋度，受天氣影響大，且空間分辨率、時間分辨率常常難以滿森林樣地的覆蓋度變化研究需求。人工地面采集影像提取覆蓋度，大面積范圍應用時耗時耗力、效率較低。然而，低空無人機遙感可以彌補原有覆蓋度變化監測方法的不足。
森林參數反演
由于激光雷達具有多次回波特性，激光脈沖在穿越植被空隙時，可返回樹冠、樹枝、地面等多個高程數據，有效克服植被影響，更精確探測地面真實地形。
用Point Process對樹木點云信息進行單木分割和高程顯示處理
方案優點：
1 FI-LI1.0激光雷達與已有設備相比體積小、重量輕、功耗低、集成度高，飛行時間達50分鐘以上。該采集平臺每秒鐘*高可獲得30萬個點，*高可達到厘米級，獲取數據量大且精度高。
2 可以將單木數據從整體點云中分割出來，以獲得樹高、樹冠尺寸、樹冠基部高、斷面積、胸徑、立木蓄積和生物量等參數，更加方便于農、林業領域的研究工作。
將三維激光雷達、全球定位系統（GPS）和慣性導航系統（IMU）以及高分辨率相機集為一體，基于無人機平臺，用于獲得激光點云數據并能夠生成精確的數字高程模型（DEM）和數字表面模型（DSM），同時也能夠獲取地物的數字正射影像（DOM）信息，通過對激光點云數據的處理，結合DSM和DOM我們就可得到真實的三維場景模型。并使用解算軟件進行GPS靜態解算，GPS/IMU數據聯合解算，坐標轉換等，點云數據解算完成之后使用軟件進行點云數據校正調整和航帶偏差調整，并可以導出LAS數據；還可以提取一系列基于激光雷達點云數據的森林參數和統計變量，包括樹冠高度變量、密度變量、強度變量、郁閉度、葉面積指數和間隙率?？焖俜囱萆锪?，森林蓄積量，森林覆蓋率；了解其疏密程度以及不同樹齡樹木的情況、推算不同樹種數量；獲取森林地面DEM，實現森林結構參數自動提取以及三維場景重建，用于林業的監控與管理。
激光雷達主要原理是進行測距和測角。根據激光在空氣中的傳播，計算激光器到反射物的距離；同時利用角度編碼器記錄每一出射光線的角度。這些信號經反射、接收、記錄、計算，構成三維圖像。
1)設計了一系列基于點云的空間特征，如特征張量、法矢量、曲率、繞率、法矢量分布等，進而實現了對不同闊葉樹種枝、葉、果實的自動分類。
2) 由無人機自上而下的獲取的林段點云數據，設計圖像圖形學算法，從中提出冠幅、樹高等指標，并推算蓄積量、郁閉度、葉面積指數等因子。
3) 提出了基于遷移學習，把空間中點云降維投射到不同的投影空間中，并結合球增長模型實現葉葉分離。同時結合不同樹種枝干以及葉肉的材料性能，運用了受力形變方法以及空氣動力學模型分析枝葉在風力載荷下的安全性能。
4) 結合了林學模型，如Miller公式、橢球模型、迭代反演法等，對離散點云采用球極投影算法，計算葉面積指數，并與真實的測量結果相比較。
5) 運用了虛擬現實與計算機仿真技術分析激光掃描中存在的遮擋影響的問題以及葉面積估測方法。運用磁化掃描儀獲取真實的樹種葉面積葉傾角，同時建立虛擬的激光掃描儀掃描樹種，設計圖形學算法分析遮擋對葉面積估測的影響。
6)設計了基于激光點云的總葉面積反演算法分析了掃描距離和點云密度之間的關系，設計了三角剖分算法實現離散點云到冠層總葉面積的轉換關系。
基于激光點云的林段中林學參數的估測，以及機載點云與遙感數據之間的尺度轉換關系。
基于空間結構與空間屬性分布的不同樹種的分類識別。
結合空氣動力學的防風林帶風力、風壓估算與損傷模型評估等。
林業勘察
林業勘察
無人機測繪技術在林業工作中的應用主要包括森林資源調查、病蟲害監測、火災監測、人工增雨、林業種植等方面，覆蓋面廣、應用*好，很大程度上提高了林業生產效益，解決了人力，節約了財力、物力，保證林業工作質量。
機載激光雷達勘測方案
無人機遙感系統樹木分類應用原理
傳感器：針對不同需要，有多種供選擇類型，如ADC Air 冠層測量相機，理光 GXR A12 數碼相機等。
數據預處理：需要借助多種圖像處理軟件，如PixelWrench2，ENVI等。
分類原理與算法：分析不同農作物波普曲線，借助NDVI 等軟件可以*大部分與儀器定標、太陽角、地形、云陰影和大氣條件有關輻照度的變化，增強了對植被的響應能力。
分類結果分析：根據合適的算法分析，編程實現自動分類。
普適性驗證與評價：：樹木分類結果混淆矩陣進行驗證和精度評價。
無人機遙感系統森林病蟲害監測應用原理
1）病蟲害光譜響應生理機制；光學遙感監測，植物在病蟲害侵染條件下在不同波段上表現出不同程度吸收和反射特性的改變，即病蟲害光譜響應。
2）病蟲害光譜響應特征位置；由于病蟲害葉片或冠層光譜是對植物生理、生化、形態、結構等改變的整體響應，具高度復雜性，因此對于不同植物，不同類型、不同發展階段的病蟲害，可能會有多樣的光譜特征。例如水稻，小麥。
3）應用于病蟲害監測的植被指數；
4）病蟲害遙感識別和程度區分算法；一類是基于高光譜非成像數據建立的模型，一類是基于圖像的數據分析方法。這些方法涉及了多元統計分析，數據挖掘算法和圖像分析方法等等。
覆蓋度監測
植被覆蓋度，是描述地表植被分布的重要參數，在分析植被分布影響因素、評價區域生態環境等方面具有重要意義。
遙感監測森林覆蓋度變化主要分為 2 類：一是通過衛星影像數據，建立光譜植被指數與覆蓋度的相關模型；二是通過人工地面采集數字影像，對影像進行圖像分隔或分類操作，提取覆蓋度。通過衛星影像提取覆蓋度，受天氣影響大，且空間分辨率、時間分辨率常常難以滿森林樣地的覆蓋度變化研究需求。人工地面采集影像提取覆蓋度，大面積范圍應用時耗時耗力、效率較低。然而，低空無人機遙感可以彌補原有覆蓋度變化監測方法的不足。
森林參數反演
由于激光雷達具有多次回波特性，激光脈沖在穿越植被空隙時，可返回樹冠、樹枝、地面等多個高程數據，有效克服植被影響，更精確探測地面真實地形。
用Point Process對樹木點云信息進行單木分割和高程顯示處理
方案優點：
1 FI-LI1.0激光雷達與已有設備相比體積小、重量輕、功耗低、集成度高，飛行時間達50分鐘以上。該采集平臺每秒鐘*高可獲得30萬個點，*高可達到厘米級，獲取數據量大且精度高。
2 可以將單木數據從整體點云中分割出來，以獲得樹高、樹冠尺寸、樹冠基部高、斷面積、胸徑、立木蓄積和生物量等參數，更加方便于農、林業領域的研究工作。
將三維激光雷達、全球定位系統（GPS）和慣性導航系統（IMU）以及高分辨率相機集為一體，基于無人機平臺，用于獲得激光點云數據并能夠生成精確的數字高程模型（DEM）和數字表面模型（DSM），同時也能夠獲取地物的數字正射影像（DOM）信息，通過對激光點云數據的處理，結合DSM和DOM我們就可得到真實的三維場景模型。并使用解算軟件進行GPS靜態解算，GPS/IMU數據聯合解算，坐標轉換等，點云數據解算完成之后使用軟件進行點云數據校正調整和航帶偏差調整，并可以導出LAS數據；還可以提取一系列基于激光雷達點云數據的森林參數和統計變量，包括樹冠高度變量、密度變量、強度變量、郁閉度、葉面積指數和間隙率?？焖俜囱萆锪浚中罘e量，森林覆蓋率；了解其疏密程度以及不同樹齡樹木的情況、推算不同樹種數量；獲取森林地面DEM，實現森林結構參數自動提取以及三維場景重建，用于林業的監控與管理。
激光雷達主要原理是進行測距和測角。根據激光在空氣中的傳播，計算激光器到反射物的距離；同時利用角度編碼器記錄每一出射光線的角度。這些信號經反射、接收、記錄、計算，構成三維圖像。
1)設計了一系列基于點云的空間特征，如特征張量、法矢量、曲率、繞率、法矢量分布等，進而實現了對不同闊葉樹種枝、葉、果實的自動分類。
2) 由無人機自上而下的獲取的林段點云數據，設計圖像圖形學算法，從中提出冠幅、樹高等指標，并推算蓄積量、郁閉度、葉面積指數等因子。
3) 提出了基于遷移學習，把空間中點云降維投射到不同的投影空間中，并結合球增長模型實現葉葉分離。同時結合不同樹種枝干以及葉肉的材料性能，運用了受力形變方法以及空氣動力學模型分析枝葉在風力載荷下的安全性能。
4) 結合了林學模型，如Miller公式、橢球模型、迭代反演法等，對離散點云采用球極投影算法，計算葉面積指數，并與真實的測量結果相比較。
5) 運用了虛擬現實與計算機仿真技術分析激光掃描中存在的遮擋影響的問題以及葉面積估測方法。運用磁化掃描儀獲取真實的樹種葉面積葉傾角，同時建立虛擬的激光掃描儀掃描樹種，設計圖形學算法分析遮擋對葉面積估測的影響。
6)設計了基于激光點云的總葉面積反演算法分析了掃描距離和點云密度之間的關系，設計了三角剖分算法實現離散點云到冠層總葉面積的轉換關系。
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