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森林资源数据采集是森林资源监测的基础, 提高数据采集的效率和质量是森林资源信息化的重要内容[1-2]。在各类森林资源调查中, 立木的胸径测量是最重要的内容之一, 其精度直接影响森林资源蓄积量的消长等情况[3]。传统的人工接触式测量方法[4]劳动强度大、人力成本高、效率低。使用全站仪等精密测量设备存在操作复杂、不易携带、成本较高等问题。近景摄影测量方法[5-6]虽然可以很好地解决这些问题, 但标定算法复杂, 且需要在计算机上操作完成, 步骤繁琐。目前国内外学者在立木测量方法上做了大量的研究并取得了诸多成果, 开发出了一系列软、硬件系统, 但这些系统及其算法、模型多数是针对计算机和数码相机, 无法在较为普适的移动终端设备上完成测量[7-8]。近年来, 随着智能手机的快速发展, 利用智能手机来进行立木测量成为可能, 许多学者基于Android平台开发了测树软件[9-10], 这些软件基于三角函数原理测量树高, 在测量胸径时需要根据已知尺寸的标定物进行对比计算, 一定程度上实现了树高、胸径因子的实时测量, 但是操作复杂, 精度不高。针对上述问题, 本研究以立木胸径(DBH)的快速、自动获取为目标, 提出一种借助普适率高的智能移动端设备(智能手机), 结合机器视觉技术、相机标定技术和三维重建技术的立木胸径自动测量方法, 以期提升森林资源外业调查的作业精度和效率, 同时可让非专业人士借助非专业装备完成立木胸径的测量。
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基于上述原理和算法流程, 本研究在Android系统平台上, 利用Java语言和C++语言等开发适用于Android智能手机的树干高度、胸径测量的测试系统, 用于本研究方法的精度验证。
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随机选定12株立木, 编号后用皮尺测量各树干高度; 利用本研究的方法测量图片中的立木高度以验证测量精度。使用经校准的实验手机对12株立木进行测量, 相对误差均小于4.65%(表 1)。
样本号 树干高度真值/m 树干高度测量值/m 相对误差/% 1 2.700 2.715±0.148 3.89 2 2.800 2.665±0.007 4.82 3 3.600 3.620±0.099 3.95 4 3.900 4.000±0.014 2.57 5 4.200 4.170±0.226 3.81 6 4.400 4.225±0.049 3.98 7 4.400 4.605±0.007 4.65 8 4.900 5.085±0.064 3.78 9 5.200 5.225±0.163 2.21 10 5.500 5.340±0.057 2.91 11 5.800 5.670±0.028 2.25 12 6.100 6.330±0.028 3.77 说明:树干高度指所获取图像内的树干部分的高度,并非指立木因子中的树高 Table 1. Measurement data of the trunk height
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随机选定10株立木, 编号后用轮尺测量各立木1.3 m高度处的胸径作为真实胸径值。用实验手机对各样本多次测量, 计算平均值作为测量值。由表 2可知:10个样本的胸径测量结果相对误差均小于2.50%, 绝对误差均小于5 mm, 符合森林资源调查工作的精度要求。
样本号 胸径真值/ mm 胸径测量值/mm 平均绝对误差/mm 相对误差/% 1 163.000 161.000±0.265 -2.000 1.23 2 148.000 145.900±0.400 -2.100 1.42 3 122.000 119.900±0.557 -2.100 1.72 4 152.000 149.467±0.404 -2.500 1.67 5 188.000 183.533±1.343 -4.500 2.37 6 132.000 129.233±1.242 -2.800 2.10 7 139.000 137.367±0.611 -1.600 1.17 8 203.000 200.500±0.200 -2.500 1.23 9 204.000 201.367±0.814 -2.600 1.29 10 228.000 225.933±0.551 -2.100 0.77 Table 2. Measurement data of the DBH