CN202734765U - 一种激光光尺影像测树装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型为一种激光光尺影像测树装置，包括信号发射模块、信号采集模块、存储模块、信号处理模块以及电源；信号发射模块、信号采集模块、存储模块以及信号处理模块分别与电源相连接；信号发射模块输出的激光信号在待测树木上形成激光光尺，激光光尺信号依次传输至信号采集模块、存储模块以及信号处理模块，信号处理模块中输出待测树木的属性特征参数，即胸径、树高、冠形、材积、蓄积以及生物量参数；与现有技术相比，本实用新型具有设备体积小、成本低、自动化程度高、测量精度高等优点。

Description

一种激光光尺影像测树装置

技术领域

本实用新型涉及林业测量领域，具体涉及一种激光光尺影像测树装置。

背景技术

在林业调查中，需要对树木的树高、胸径、冠形、蓄积量以及生物量等因子进行量化。其中，树高指树木从地面上根茎到树梢之间的距离或高度；胸径指距根茎1.3m处的树木直径；冠形指的是树冠形状，树冠为树的第一个主枝或第一个分枝以上的部分；材积是指任何形式的木材体积；森林蓄积量是指一定森林面积上存在着的林木树干部分的总材积；生物量是森林植物群落在其生命过程中所产干物质的累积量。

目前，森林罗盘依然是完成森林调查任务的主要工具，森林罗盘主要用于磁定向及距离、水平、高差、坡角等测量工作。使用森里罗盘测树的主要问题在于：

1、各地的地磁场不同，磁偏角不同，所以需要修正磁偏角，处理过程烦琐；

2、受矿石、高压线、金属、电磁波的干扰的影响造成测量的误差大；

3、精度低、自动化程度低，造成处理和测量效果差。

角规是林业上普遍采用的林分测定工具。目前，最先进的角规测树仪仍然是Bitterlich,W.发明的林分速测镜。但在外业调查实际操作过程中，即便使用最先进的角规测树仪进行林分测定，仍然存在很大的误差：

1、绕测位置前移引起的误差。人体站立位置不与地面垂直,按角规扩大圆原理,就会产生误差。

2、观测位置不准引起的误差。由于地形、林下灌木的影响,人的视线不能准确瞄准树干1.3ｍ处,从而产生微差。

3、由于坡度引起的误差。传统角规测树仪适合于在平地使用，当在坡地上使用时，只能粗略地进行整体坡度改正，而对每株计数木进行坡度改正较麻烦，工作量大。

因此，在森林资源调查过程中采用传统角规测定林分不可避免地带来了很多麻烦与误差。

实用新型内容

为了解决现有技术中的林分测定工具精度较低的问题，本实用新型提供了一种激光光尺影像测树装置，实现准确测量胸径与树高，克服了现有技术的缺陷。

本实用新型的设计思路如下：

测树装置包括信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3、信号处理模块4以及电源5；信号采集模块2与存储模块3相连接，存储模块3与信号处理模块4相连接，信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4分别与电源5相连接；

信号发射模块1输出的激光信号在待测树木上形成激光光尺，激光光尺信号依次传输至信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4，信号处理模块4中输出待测树木的属性特征参数，即胸径、树高、冠形、材积、蓄积以及生物量参数。

在具体实施中，信号发射模块1为二维激光光尺发射模块或三维激光发射模块；

其中，二维激光光尺发射模块包括激光发射器1-1。

激光发射器1-1发射的激光信号在待测树木上形成二维激光光尺，即激光发射器1-1的激光光尺形状为点、线、面中的一种。

激光发射器1-1的数量至少为两个。

根据国家***的技术规定，林业调查的起测胸径为5cm，故为了便于测量，二维激光光尺的长度为1～50cm，相邻激光发射器1-1的激光光尺的中心点间距为1～50cm。

优选的二维激光光尺的长度为5～25cm，相邻所述激光发射器（1-1）的激光光尺的中心点间距为5～25cm。

在具体测量过程中，激光发射器1-1的布置方法有很多种，但由于待测树木是立体的而非平面的，沿待测树木的径向布置会导致各激光发射器1-1发射到待测树木上的激光点投影不在一个平面上，从而影响测量精度；同时也不利于识别激光光尺中激光点的中心点；

因此，激光发射器1-1的数量为2～3个，各激光发射器1-1垂直间隔分布；

三维激光光尺发射模块包括三维激光成像仪1-2。

三维激光成像仪1-2发射的激光信号在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，即三维激光成像仪1-2的激光光尺形状为三维立体图形，待测树木的轮廓与激光光尺轮廓成比例，其比例系数为1：0.01～1：1。

在具体测量过程中，信号发射模块1为固定设置或移动设置，移动设置即信号发射模块1设置在移动工具上，移动工具包括机械模型或飞行工具。

在具体实施中，为了减小激光发射器1-1发射的激光对于人眼的损害，激光发射器1-1为单色激光发射器，单色激光发射器输出的单色激光波长为266-1064nm。

为了使激光光尺更易于分辨，单色激光发射器选用红外激光发射器，红外激光发射器发射的激光波长为650nm，红外激光发射器的发射距离大于100米。

信号采集模块2为CCD或CMOS，CCD或CMOS设置在数码照相机中或数码摄像机中。

存储模块3为SD卡或USB闪存驱动器，存储模块3通过USB接口、蓝牙模块、无线通讯模块中的任一方式与信号处理模块4相连接。

存储模块3中嵌入设置有GPS模块6，以确定林业测量中的经纬度。

信号处理模块4为计算机或手机。

信号处理模块4为计算机或手机，计算机的操作平台为Win CE或Linux，手机的操作平台为Symbian、Research In Motion、iPhone OS、Android、Microsoft Windows Phone中的一种。

利用本测树装置的测树方法，是利用了激光的精度高、直线性强和集中度高的特点，通过激光发射装模块发射出的激光在空间或被测对象上呈现出点、线、面或形状，并通过感光元件和影像处理设备将带有上述光尺的被测对象成像并储存，由于光尺的大小是可以提前确定的，而储存的含有光尺的影像，通过影像处理设备4进行图形处理，利用成像的等比例变化关系，就可以计算出光尺与待测物的比例关系。其计算结果与影像设备的焦距无关；与激光发射装置距离被测对象的远近无关；与测量的角度无关，实现了与被测对象的非接触测量。

具体来说，利用激光发射器1-1的测树方法包括以下步骤：

步骤1，将激光发射器1-1设置在实测位置。

步骤2，启动激光发射器1-1，在待测树木上形成二维激光光尺；

量取实测环境中的二维激光光尺高度h，通过数码照相机或数码摄像机采集带有二维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将影像数据传输至信号处理模块4；

步骤3，利用信号处理模块4对获取到的影像数据进行提取和标识；

1）提取，通过数据处理模块4提取影像数据中待测树木的信息，信息包括待测树木的底部位置和顶部位置、树干轮廓以及树冠轮廓；

2）标识，即在影像数据中添加标识信息，标识信息包括待测树木的树高和胸径；

步骤4，量取影像数据中待测树木的树高H₁、胸径D₁以及二维激光光尺高度h₁，由公式（1）计算出实测环境下的树高H，由公式（2）计算出实测环境下的胸径D，

H=h×H₁/h₁；（1）

D=D₁×h/h₁；（2）

其中，h为在步骤2中量取的实测环境中的二维激光光尺高度；

由公式（3）计算出材积或蓄积V，

V=C₀×D^C1×H^C2；（3）

其中，D和H分别为公式（1）和（2）计算出的实测环境中的树高和胸径，

C₀、C₁，C₂均为常数，C₀的取值范围是0～100，C₁的取值范围是0～100，C₂的取值范围是0～100；

根据公式（4）计算出生物量B，

B=a+bV；    （4）

其中，V是公式（3）中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是0～10000，b的取值范围是0～10000；

冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。

利用三维激光成像仪1-2的测树方法包括以下步骤：

步骤1，将三维激光成像仪1-2设置在实测位置；

步骤2，启动三维激光成像仪1-2，在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，三维激光光尺的轮廓与待测树木的轮廓成比例；

量取实测环境中三维激光光尺的高度h’；

通过数码照相机或数码摄像机从任意角度、任意焦距采集带有三维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将影像数据通过存储模块3传输至信号处理模块4；

步骤3，利用信号处理模块4对获取到的影像数据进行提取、标识和比对；

1）提取，通过信号处理模块4中的仿真软件提取待测树木的信息，信息包括待测树木轮廓的空间坐标数据；

在具体实施中，仿真软件选用MATLAB、Cyclone或C3D虚拟环境仿真软件。

2）标识，在影像数据中添加标识信息，标识信息包括待测树木的树高和胸径；

3）比对，量取影像数据中的三维激光光尺的高度h₁’,比对h’与h₁’的数值，得出影像数据的成像比例系数K；

步骤4，量取影像数据中的树高H₁以及胸径D₁，并由公式（5）计算出实测环境下的树高H，由公式（6）计算出实测环境下的胸径D：

H=K×H₁    （5）

D=K×D₁    （6）

其中，K为步骤3中计算出的影像数据的成像比例系数，K的取值范围为0.01～1；

由公式（3）计算出材积或蓄积V，

V=C₀×D^C1×H^C2；    （3）

其中，D和H分别为公式组（5）计算出的实测环境中的树高与胸径；

C₀、C₁，C₂均为常数，C₀的取值范围是0～100，C₁的取值范围是0～100，C₂的取值范围是0～100；

根据公式（4）计算出生物量B，

B=a+bV；    （4）

其中，V是公式（3）中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是0～10000，b的取值范围是0～10000；

冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。

在具体实施中，

在步骤1中，将激光发射器1-1固定设置在实测位置或者设置在移动工具上，启动移动工具将激光发射器1-1移动至实测位置；

在步骤2的信号采集过程中，利用数码照相机拍摄下带有激光光尺以及待测树木属性特征的照片；

或者利用数码摄像机对一组带有激光光尺的待测树木进行依次拍摄，获取到一组带有激光光尺以及待测树木属性特征的动态影像；并通过计算机或手机截取到带有激光光尺以及待测树木属性特征的照片；

在步骤3的信号处理过程中，利用计算机或手机对获取到的照片进行提取和标识。

信息的提取过程为，

首先通过林业高分影像处理软件将所有拍摄的照片进行编组，提取各组照片中待测树木的灰度值，并将各组照片与现实的地理坐标***进行匹配；

将林业高分影像处理软件处理后的照片导入到光尺影像处理***；

其次，利用信号处理模块4中的光尺影像处理***提取待测树木的信息，提取的方式包括自动提取、半自动提取以及手动提取；

自动提取的方式为，

1）光尺影像处理***自动将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；

2）利用光尺影像处理***中自动识取照片中的标识线或标识点；

3）数据入库，***会自动将识取的标识信息和通过标识信息处理出的数据导入数据库；

半自动提取的方式为，

1）在光尺影像处理***中，按照自己的需要将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；

2）利用光尺影像处理***中自动识取照片中的标识线或标识点；

3）数据入库，***会自动将识取的标识信息和通过标识信息处理出的数据导入数据库；

手动提取方式为，

1）在光尺影像处理***中，根据自己的需要将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；

2）在光尺影像处理***中根据人眼判断识取照片中的典型标识点，

3）数据检查，根据光尺影像处理***计算出的数据结合野外调查记录，通过人为检测判断进行数据的取舍，

4）数据入库，将检查后的数据人工导入数据库。

与常用的林分测量工具相比，采用激光发射器1-1测树的特点如表1所示；

表1

与现有技术相比，本实用新型具有以下优点：

1）本实用新型将数码设备和激光光尺合二为一，集光学、摄影和激光光尺优势于一体，实现了测树装置的小型化；

2）在仪器安置方面，将光尺影像仪安装在一个固定点上，无需对中整平，可以精确对多棵树木进行快速测量；

3）光尺影像装置无需进行测距，仅需拍照取样，大大调高了测量速度和精度，节省了大量的人力和物力；

4）通过外接USB接口，数据自动传输到影像处理设备，通过编制自动计算软件，实现数据处理的自动化。

附图说明

图1为采用实施例1的一种激光光尺影像测树装置的结构示意图；

图2为采用实施例1的测试流程图；

图3为采用实施例1的光尺影像处理软件内部构架示意图；

图4为采用实施例2的一种激光光尺影像测树装置的结构示意图；

附图编号说明：

1-信号发射模块；1-1激光发射器；1-2三维激光成像仪；

2-信号采集模块；3-存储模块；4-影像处理设备；5-电源；6-GPS模块；

下面结合附图和具体实施方式对本实用新型作进一步详细地说明，本实用新型的保护范围不局限于下述的具体实施方式。

具体实施方式

实施例1

如图1、2、3所示，一种激光光尺影像测树装置，包括信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3、信号处理模块4以及电源5；信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4依次电连接，信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4分别与电源5相连接。

其中，信号发射模块1为两个红外激光发射器，两个红外激光发射器垂直间隔分布，其激光光尺形状为两个垂直间隔分布的标识点。

激光光尺的长度为15cm，即两个红外激光发射器的激光光尺中心点间距为15cm。

红外激光发射器1发射的激光波长为650nm。

信号采集模块2为CCD，其设置在数码照相机中，数码照相机的像素为500万。

存储模块3为SD卡，其设置在数码照相机中，SD卡中嵌入设置有GPS定位装置。

信号处理模块4为计算机，计算机的操作平台为WIN CE。

利用红外激光发射器的测树方法，具体包括以下步骤：

步骤1，将两个红外激光发射器垂固定设置在实测位置上；

步骤2，开启红外激光发射器，在待测树木上形成两个垂直间隔分布的标识点，量取两激光点的中心点间距h。

通过数码照相机将两个标识点和待测树木拍摄在一张照片中，并将照片通过SD卡传输到计算机中；

步骤3，通过计算机对照片进行提取和标识；

1）提取，通过计算机中的林业高分影像处理软件将所有拍摄的照片进行编组，其次提取各组照片中待测树木的灰度值，并将各组照片与现实的地理坐标***进行匹配；

将林业高分影像处理***处理后的照片导入到光尺影像处理***，光尺影像处理***自动将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置，自动识取照片中的标识线或标识点；

最后将数据入库保存，***会自动将识取的标识信息和通过标识信息处理后的数据导入数据库；

2）标识，在照片中添加标识信息，即通过标识线标注出待测树木的树高和胸径。

步骤4，量取照片中待测树木的树高H₁、胸径D₁以及两激光点的中心点间距h₁，由公式（1）计算出实测环境下的树高H，由公式（2）计算出实测环境下的胸径D，

H=h×H₁/h₁；    （1）

D=D₁×h/h₁；    （2）

其中，h为在步骤2中量取的实测环境中的两激光点的中心点间距；

由公式（3）计算出材积V，

V=C₀×D^C1×H^C2；    （3）

其中，D和H分别为公式（1）和（2）计算出的实测环境中的树高和胸径；

C₀、C₁，C₂均为常数，C₀、C₁，C₂的取值由二元立木材积公式表中得出，表2为云南省主要树种的二元立木材积公式表；

表2

根据公式（4）计算出生物量B，

B=a+bV；    （4）

其中，V是公式（3）中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a、b的取值由表3生物量转换方程表得出，表3为北方主要树种生物量转换方程表；

表3

树种	生物量转换因子
		油松	0.755V+5.0928
侧柏	0.6129V+26.1451
		栎树	1.3288V-3.8999
其它阔叶树	0.4754V+30.6034
		桦木	0.9644V+0.8485
散生木	0.981V+0.004

杨树	0.4754V+30.6034
		杂木林	0.756V+8.3103
兴安落叶松	0.5767V-4.7042

树的冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。

利用上述方法对50棵行道树进行了胸径及树高的测量，并运用全站仪和胸径卷成测量数据作为精度验证数据，通过实测值与真值进行比较，比较结果如表4所示；

表4

实测值与真值的精度检验如下：

(1)用公式

求剩余标准差。式中，S为剩余标准差，TGB_s为样地真值，TGB_g为样地实测值，n为参与精度检验的样地数量。

(2)用公式

求算标准误差。式中，δ_x为标准误差。

(3)用公式

求可靠性为95%和99%时的绝对误差限。式中，Δ为绝对误差限，由t值分布表差得，α=0.05和0.01.

(4)用公式

求可靠性为95%和99%时的绝对误差限。式中，E为相对误差；

为TGBg的平均值， $\stackrel{\‾}{X}=\frac{\mathrm{\Σ}{\mathrm{TGB}}_g}{n}.$

(5)用公式C=100%-E求精度C。

检验结果如下：

使用DPS V7.55 Duncan新复极差法和EXCEL进行数据分析，可得出使用仪器获得的胸径实测值与真值之间误差为0.0325；使用两种不同的仪器测得的数据之间差异极不显著，p=0.9252，95%置信区间为13.6848～15.6338。

使用DPS V7.55 Duncan新复极差法和EXCEL进行数据分析，可得出使用仪器获得的树高实测值与真值之间误差为0.0436，使用两种不同的仪器测得的数据之间差异极不显著，p=0.9759，95%置信区间为13.6905～15.5895。

详细检验结果如表5所示：

表5

实施例2

如图4所示，一种激光光尺影像测树装置，包括信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3、信号处理模块4以及电源5；信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4依次电连接，信号发射模块1、信号采集模块2、存储模块3以及信号处理模块4分别与电源5相连接。

信号发射模块1为三维激光成像仪1-2，其型号为盛邦-360。

信号采集模块2为CCD，其设置在数码照相机中，数码照相机的像素为500万。

存储模块3为SD卡，其设置在数码照相机中，SD卡中嵌入设置有GPS定位装置。

信号处理模块4为计算机，计算机的操作平台为WIN CE。

利用三维激光成像仪1-2的测树方法包括以下步骤：

步骤1，将三维激光成像仪1-2设置在实测位置；

步骤2，启动三维激光成像仪1-2，在待测树木周边形成三维激光光尺，三维激光光尺的轮廓与所述待测树木的轮廓等比例；

量取实测环境中三维激光光尺的高度h’；

用数码照相机将三维激光光尺以及待测树木拍摄在一张照片中，并将照片通过SD卡传输至计算机；

步骤3，利用计算机对获取到的影像数据进行提取、标识和比对；

1）提取，通过计算机中的C3D虚拟环境仿真软件提取所述待测树木的信息，所述信息包括所述待测树木轮廓的空间坐标数据；

2）标识，在影像数据中添加标识信息，标识信息包括待测树木的树高和胸径；

3）比对，量取影像数据中的三维激光光尺的高度h₁’,比对h’与h₁’的数值，得出影像数据的成像比例系数K；

步骤4，量取影像数据中待测树木的树高H₁以及胸径D₁，并由公式（5）计算出实测环境下的树高H，由公式（6）计算出实测环境下的胸径D：

H=K×H₁    （5）

D=K×D₁    （6）

其中，K为步骤3中计算出的影像数据的成像比例系数，K=1；

由公式（3）计算出材积V，

V=C₀×D^C1×H^C2；    （3）

其中，D和H分别为公式组（5）计算出的实测环境中的树高与胸径；

C₀、C₁，C₂均为常数，C₀、C₁，C₂的取值由二元立木材积公式表中得出，表2为云南省主要树种的二元立木材积公式表；

表2

根据公式（4）计算出生物量B，

B=a+bV；    （4）

其中，V是公式（3）中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a、b的取值由表3生物量转换方程表得出，表3为北方主要树种生物量转换方程表；

表3

树种	生物量转换因子
		油松	0.755V+5.0928
侧柏	0.6129V+26.1451
		栎树	1.3288V-3.8999
其它阔叶树	0.4754V+30.6034
		桦木	0.9644V+0.8485
散生木	0.981V+0.004
		杨树	0.4754V+30.6034
杂木林	0.756V+8.3103
		兴安落叶松	0.5767V-4.7042

冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。

上述技术方案只是本实用新型的两种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本实用新型公开了原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本实用新型上述具体实施方式所描述的结构，因此前面的描述方式只是优选方式，而并不具有限制性的意义。

Claims (7)

1.一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述测树装置包括信号发射模块（1）、信号采集模块（2）、存储模块（3）、信号处理模块（4）以及电源（5）；所述信号采集模块（2）与所述存储模块（3）相连接，所述存储模块（3）与所述信号处理模块（4）相连接，所述信号发射模块（1）、信号采集模块（2）、存储模块（3）以及信号处理模块（4）分别与所述电源（5）相连接；

所述信号发射模块（1）输出的激光信号在待测树木上形成激光光尺，所述激光光尺信号依次传输至所述信号采集模块（2）、存储模块（3）以及所述信号处理模块（4），所述信号处理模块（4）中输出所述待测树木的属性特征参数，即胸径、树高、冠形、材积、蓄积以及生物量参数。

2.根据权利要求1所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述信号发射模块（1）为二维激光光尺发射模块，其包括激光发射器（1-1）；

所述激光发射器（1-1）发射的激光信号在待测树木上形成二维激光光尺，即所述激光发射器（1-1）的激光光尺形状为点、线、面中的一种；

所述激光发射器（1-1）的数量至少为两个；

所述二维激光光尺的长度为1～50cm，相邻所述激光发射器（1-1）的激光光尺的中心点间距为1～50cm。

3.根据权利要求2所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述激光发射器（1-1）的数量为2～3个，各所述激光发射器（1-1）垂直间隔分布；

所述二维激光光尺的长度为5～25cm，相邻所述激光发射器（1-1）的激光光尺的中心点间距为5～25cm。

4.根据权利要求1所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述信号发射模块（1）三维激光光尺发射模块，其包括三维激光成像仪（1-2）；

所述三维激光成像仪（1-2）发射的激光信号在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，即所述三维激光成像仪（1-2）的激光光尺形状为三维立体图形，所述待测树木的轮廓与所述激光光尺轮廓成比例，其比例系数为1：0.01～1：1。

5.根据权利要求1、2、4之一所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述信号发射模块（1）为固定设置或移动设置，所述移动设置即所述信号发射模块（1）设置在移动工具上。

6.根据权利要求2或3所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述激光发射器（1-1）为单色激光发射器，其输出的单色激光波长为266-1064nm。

7.根据权利要求1所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于：

所述信号采集模块（2）为CCD或CMOS，所述CCD或CMOS设置在数码照相机中或数码摄像机中；

所述存储模块（3）为SD卡或USB闪存驱动器，所述存储模块（3）通过USB接口、蓝牙模块、无线通讯模块中的任一方式与所述信号处理模块（4）相连接；

所述存储模块（3）中嵌入设置有GPS模块（6）；

所述信号处理模块（4）为计算机或手机。

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