一种大面积刺槐林立木生物量快速监测方法

文档序号:36998296发布日期:2024-02-09 12:40阅读:12来源:国知局
一种大面积刺槐林立木生物量快速监测方法

本发明涉及一种森林立木生物量的无人机测量技术,尤其涉及一种大面积刺槐林立木生物量快速监测方法。


背景技术:

1、众所周知,林木生物量是指单位面积上所有立木的总重量(干重),森林的立木生物量不仅是陆地生态系统的重要组成部分,更是评估森林生态系统碳汇等生态服务功能的重要参数。快速准确测量大面积森林的立木生物量,是科学评估森林碳汇能力、水土保持能力、涵养水源能力等生态服务价值的基础和依据,对森林立木生物量的快速精准测定有利于森林生态系统碳储量的精准量化与科学评价,可为以森林资源高质量发展、生态服务功能可持续提高为目的的森林资源培育和管理提供依据。

2、森林生态系统中的树木通过光合作用固碳释氧,通过枯枝落叶和根系改良土壤,通过增加土壤孔隙促进水分下渗、减少地表径流,从而达到涵养水源和防治水土流失之目的,森林生态系统强大的固碳释氧能力、涵养水源能力、改良土壤能力、保持水土能力均与立木生物量密切相关。刺槐作为黄土高原地区重要的水土保持树种被广泛栽植,形成的大面积刺槐人工林对黄土高原地区的水土流失防治及生态环境的改善起到了重要作用,但对这些刺槐水土保持林生态服务功能的科学评价,因对其生物量无法准确测定而缺乏关键依据。

3、常规的森林立木生物量一般是选择调查样地,在调查样地内选择一定面积的样方(通常样地面积仅为20m×20m)进行每木检尺后,选定标准木砍伐,称重,截取树盘,开展树干解析等繁重工作,利用样方调查结果推算整个调查区域的生物量。常规的野外调查工作费时耗力,调查范围十分有限,将样方调查结果扩展到整个调查区域时往往会造成很大误差,精度很低,可推广性和外延性差,还具有破坏性,尤其在一些山高坡陡、林密沟深的地区以及人力很难到达区域,野外样方调查工作几乎无法开展,即使能够开展样地调查的地区也仅仅是典型抽样调查,无法开展大面积的快速调查。因此,在森林资源调查中亟需一种能够监测大面积刺槐林立木生物量的快速测量方法。

4、有鉴于此,特提出本发明。


技术实现思路

1、本发明的目的是提供了一种利用无人机搭载高精度激光雷达的大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,以解决现有技术中存在的上述技术问题。

2、本发明的目的是通过以下技术方案实现的:

3、本发明的大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,包括无人机航线规划技术、无人机搭载高精度激光雷达的航测技术、刺槐林立木顶点识别技术、刺槐树高-胸径模型、刺槐单株生物量计算模型;

4、所述无人机具有仿地飞行模式,在rtk引导下的位置精度在水平方向为1cm,在垂直方向上为1.5cm;

5、所述高精度激光雷达具有多回波模式,能重复扫描,点云数据率达到480000点/秒以上,量程可达190m以上。

6、与现有技术相比,本发明所提供的大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,无人机采用自动飞行模式按照规划航线进行高精度仿地飞行,飞行过程中利用无人机搭载的激光雷达对调查区域的刺槐林进行双回波可重复扫描,并接收从林冠表面、林冠内部、地面反射回来的激光雷达波,准确完成林冠表面、林冠内部、地面的精准测定,形成数字表面模型dsm(林冠表面)和数字高程模型dem(地表面),可以为科学评价刺槐水土保持林的固碳释氧功能(碳汇功能)、涵养水源功能、土壤改良功能、水土保持功能提供有效的数据支撑和技术支撑,也可为森林生态系统的林木资源清查提供借鉴。



技术特征:

1.一种大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,其特征在于,包括无人机航线规划技术、无人机搭载高精度激光雷达的航测技术、刺槐林立木顶点识别技术、刺槐树高-胸径模型、刺槐单株生物量计算模型;

2.根据权利要求1所述的大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,其特征在于,具体包括步骤:


技术总结
本发明公开了一种大面积刺槐林立木生物量快速监测方法,包括无人机航线规划技术、无人机搭载高精度激光雷达的航测技术、刺槐林立木顶点识别技术、刺槐树高‑胸径模型、刺槐单株生物量计算模型。在RTK基站引导下采用仿地飞行模型,对刺槐林进行双回波重复雷达激光扫描,形成高精度数字表面模型DSM和数字高程模型DEM;进行刺槐林立木顶点识别,确定林分密度,得出刺槐林的立木空间分布模型TSDM;进而得出调查区域内刺槐林的生物量空间分布模型TSODM。可以为科学评价刺槐林的碳汇功能、涵养水源功能、土壤改良功能、水土保持功能提供有效的技术支撑。本发明还可以在掌握其他树种的树高—胸径关系、生物量—树高、胸径关系的基础上实现对其他林分生物量的监测。

技术研发人员:张建军,胡亚伟,赵炯昌,李阳,程家琪,张佳玥,杨周,孙若修,张海博,赵宇辉
受保护的技术使用者:北京林业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/2/8
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