предыдущий|следующий

Набор данных точечных облаков лидара с нескольких платформ для субтропических лесов — пример основных видов деревьев плантации Гаофен в Гуанси

  • role： First author第一作者
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

  • Email：caishangshu@ifrit.ac.cn
  • Introduction：蔡尚书，研究方向为激光雷达林业应用。E-mail： caishangshu@ifrit.ac.cn
CAI Shangshu12,  
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

KONG Dan12,  
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

SI Lin12,  
  • Affiliation：

    SureStar Technology Co. Ltd. Hefei 230051, China

ZHANG Keshu3,  
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

LIU Qingwang12,  
  • Affiliation：

    State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430070, China

ZHANG Qingjun4,  
  • Affiliation：

    Guangxi Forest Inventory & Planning Institute, Nanning 530011, China

LI Zhen5,  
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

QI Zhiyong12,  
  • Affiliation：

    Research Center of Forestry Remote Sensing & Information Engineering, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China

SUN Hua6,  
  • role： Corresponding author通信作者
  • Affiliation：

    Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

    Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System, National Forestry and Grassland Administration, Beijing 100091, China

  • Email：pangy@ifrit.ac.cn
  • Introduction：庞勇，研究方向为激光雷达遥感。E-mail： pangy@ifrit.ac.cn
PANG Yong12*

реферат

Общий доступ к данным точечных облаков лидара с нескольких платформ имеет важное значение для исследований лесной экологии и алгоритмов лидара. В связи с этим Институт ресурсной информации Китайской академии лесных наук выпустил эталонный набор данных точечных облаков лидара и наземных обследований для субтропических лесных участков, собранных с помощью пилотируемых летательных аппаратов, беспилотников и наземных платформ. Набор данных был получен на государственной лесной плантации Гаофен в автономном районе Чжуангуйси, Китай, и включает три вида деревьев — эвкалипт, кедр и морскую сосну, всего 25 пробных площадей. Наземные данные обследования включают расположение участков, положение деревьев, диаметр на уровне груди, высоту дерева, высоту ниже веток и ширину кроны. Этот набор данных можно использовать для анализа характеристик трёхмерного представления лесной структуры с помощью лидара на разных платформах, оценки производительности алгоритмов обработки точечных облаков, таких как регистрация и сегментация одиночных деревьев, анализа применимости извлечения параметров структуры леса и предоставления важной информации для лесных исследований на региональном, площадочном и одиночном уровнях. Кроме того, в этом исследовании разработан метод наземного обследования на основе точечных облаков лидара, который определяет положение деревьев на основе маркированных точек стволов и выполняет измерение каждого дерева по карте позиций, регистрируя параметры деревьев, избегая этапов определения и маркировки отдельных деревьев на местности, повышая эффективность работы и предлагая новый подход к наземным лесным обследованиям.

ключеви́че слова́

субтропический лес;лидар;пилотируемый аппарат;беспилотник;наземная платформа;мультиплатформа;лесной участок;точечное облако;эталонный набор данных;наземное обследование

References

  1. 1.
    Cai S S and Pang Y. 2024. Multi-resolution hierarchical cloth simulation filtering for airborne LiDAR data in forested areas. Remote Sensing Information, 39(1): 26-34
  2. 2.
    Cai S S, Zhang W M, Zhang S H, Yu S S and Liang X L. 2024. Branch architecture quantification of large-scale coniferous forest plots using UAV-LiDAR data. Remote Sensing of Environment, 306: 114121
  3. 3.
    Cao L, Coops N C, Innes J L, Dai J S, Ruan H H and She G H. 2016. Tree species classification in subtropical forests using small-footprint full-waveform LiDAR data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 49: 39-51
  4. 4.
    Chen J H, Zhao D, Zheng Z J, Xu C, Pang Y and Zeng Y. 2024. A clustering-based automatic registration of UAV and terrestrial LiDAR forest point clouds. Computers and Electronics in Agriculture, 217: 108648
  5. 5.
    Chen Y C, Hollaus M, Bronne G and Pfeifer N. 2023. Characterization of SilviLaser 2021 Benchmark Data Set
  6. 6.
    Du L M, Pang Y, Wang Q, Huang C Q, Bai Y, Chen D S, Lu W and Kong D. 2023. A LiDAR biomass index-based approach for tree-and plot-level biomass mapping over forest farms using 3D point clouds. Remote Sensing of Environment, 290: 113543
  7. 7.
    Fan G P, Nan L L, Dong Y Q, Su X H and Chen F X. 2020. AdQSM: a new method for estimating above-ground biomass from TLS point clouds. Remote Sensing, 12(18): 3089
  8. 8.
    Han X, Liu C, Zhou Y Z, Tan K, Dong Z and Yang B S. 2024. WHU-Urban3D: an urban scene LiDAR point cloud dataset for semantic instance segmentation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 209: 500-513
  9. 9.
    Kölle M, Laupheimer D, Schmohl S, Haala N, Rottensteiner F, Wegner J D and Ledoux H. 2021. The Hessigheim 3D (H3D) benchmark on semantic segmentation of high-resolution 3D point clouds and textured meshes from UAV LiDAR and Multi-View-Stereo. ISPRS Open Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 1: 100001
  10. 10.
    Li Z Y, Pang Y, Liu Q W, et al. 2015. Inversion Techniques and Methods of Forest Parameters with LiDAR. Beijing: Science Press
  11. 11.
    Liang X L, Kukko A, Balenović I, Saarinen N, Junttila S, Kankare V, Holopainen M, Mokroš M, Surový P, Kaartinen H, Jurjević L, Honkavaara E, Näsi R, Liu J B, Hollaus M, Tian J J, Yu, X W, Pan J, Cai S S, Virtanen J P, Wang Y S and Hyyppä J. 2022. Close-range remote sensing of forests: the state of the art, challenges, and opportunities for systems and data acquisitions. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 10(3): 32-71
  12. 12.
    Lin Y C, Shao J Y, Shin S Y, Saka Z, Joseph M, Manish R, Fei S L and Habib A. 2022. Comparative analysis of multi-platform, multi-resolution, multi-temporal LiDAR data for forest inventory. Remote Sensing, 14(3): 649
  13. 13.
    Ma Q, Su Y J and Guo Q H. 2017. Comparison of canopy cover estimations from airborne LiDAR, aerial imagery, and satellite imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(9): 4225-4236
  14. 14.
    Pang Y, Li Z Y, Chen E X and Sun G Q. 2005. Lidar remote sensing technology and its application in forestry. Scientia Silvae Sinicae, 41(3): 129-136
  15. 15.
    Pang Y, Li Z Y, Ju H B, Lu H, Jia W, Si L, Guo Y, Liu Q W, Li S M, Liu L X, Xie B B, Tan B X and Dian Y Y. 2016. LiCHy: the CAF’s LiDAR, CCD and hyperspectral integrated airborne observation system. Remote Sensing, 8(5): 398
  16. 16.
    Pang Y, Liang X J, Jia W, Si L, Yan G J and Shi J C. 2021. The comprehensive airborne remote sensing experiment in Saihanba forest farm. National Remote Sensing Bulletin, 25(4): 904-917
  17. 17.
    Pfeifer N, Gorte B and Winterhalder D. 2004. Automatic reconstruction of single trees from terrestrial laser scanner data. Proceedings of 20th ISPRS Congress. 35: 114-119
  18. 18.
    Wang D, Brunner J, Ma Z Y, Lu H, Hollaus M, Pang Y and Pfeifer N. 2018. Separating tree photosynthetic and non-photosynthetic components from point cloud data using dynamic segment merging. Forests, 9(5): 252
  19. 19.
    Weiser H, Schäfer J, Winiwarter L, Krašovec N, Fassnacht F E and Höfle B. 2022. Individual tree point clouds and tree measurements from multi-platform laser scanning in German forests. Earth System Science Data, 14(7): 2989-3012
  20. 20.
    Xi Z X and Hopkinson C. 2022. 3D Graph-based individual-tree isolation (Treeiso) from terrestrial laser scanning point clouds. Remote Sensing, 14(23): 6116
  21. 21.
    Yu Y H, Zhu B, Lin J Y, Zhou Q F and Wang H. 2024. Floristic characteristics and plant compositions of Guangxi State-owned Gaofeng forest farm. Guangxi Forestry Science, 53 (4): 481-487
  22. 22.
    Zhang W M, Qi J B, Wan P, Wang H T, Xie D H, Wang X Y and Yan G J. 2016. An easy-to-use airborne LiDAR data filtering method based on cloth simulation. Remote Sensing, 8(6): 501

Читать полностью

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website