基于激光点云数据的林木冠层分类研究任务书

 2022-02-23 20:02:34

1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

林分的组成是环境优化一个主要参数,同时植被冠层又是植物与外界发生相互作用的重要场所,获得林分冠层结构参数对植被生长检测、生物量估算以及许多植物生长模拟模型都有重要作用。

现有冠层测量方法复杂且不精确, 本论文使用Matlab语言编写,首先读出局部林分的原始点云数据,其次对原始点云数据去噪,通过基于分水岭的算法提取出单株树木的冠层点云数据,并手动提取树形形状近似的冠层点云数据再合并,然后用球面调和算法获得冠层的特征描述子,手动提取的冠层的特征描述子作为SVM分类器的支持向量,最后将待分类的冠层的特征描述子进行SVM分类,从而得到分类结果。

2. 参考文献(不低于12篇)

[1] Jonckheere I, Fleck S, Nackaerts K, et al. Review of methods for in situ leaf area index determination: Part I. Theories, sensors and hemispherical photography [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2004, 121 (1-2):19-35.

[2] Weiss M, Baret F, Smith G J, et al. Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination: Part II. Estimation of LAI, errors and sampling [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2004, 121(1-2):37-53.

[3] 徐希孺,范闻捷,陶欣等.遥感反演连续植被叶面积指数的空间尺度效应[J].中国科学(D 辑:地球科学),2009,39(1):79-87.

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